使用PandasDataFrame探索十大城市房价与薪资对比

在本系列的上一篇文章中，我们探讨了Pandas库中的Series结构，今天我们将进一步探索功能更为强大的DataFrame。DataFrame不仅能够承载更多的数据维度，还支持复杂的数据操作，非常适合进行数据分析工作。本文将通过一个实例——分析中国十大城市的房价和薪资情况，来展示DataFrame的强大功能。

什么是DataFrame？

• DataFrame是一种二维的数据结构，可以被视作是由多个共享相同索引的Series组成的表格。每个列可以包含不同类型的值（如整数、浮点数、字符串等）。
• 它类似于Excel或SQL数据库中的表格，因此对于熟悉这些工具的用户来说，使用DataFrame会更加直观。
• DataFrame通过将字典和列表结合的方式，提供了丰富的数据处理能力，使得数据的导入、清洗、分析变得简单高效。

创建DataFrame的方法

1. 使用字典创建：

   students = {'names': ['Leo', 'Jack', 'James'], 'scores': [100, 90, 80]}
   df = pd.DataFrame(students)
   print(df)

   输出结果为：

    names scores
   0 Leo 100
   1 Jack 90
   2 James 80

2. 使用字典和列表结合创建：

   scores = {'Scores': [100, 90, 80]}
   names = ['Leo', 'Jack', 'James']
   df = pd.DataFrame(scores, index=names)
   print(df)

   输出结果为：

    Scores
   Leo 100
   Jack 90
   James 80

3. 使用NumPy数组创建：

   import numpy as np
   df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3, 3))
   print(df)

   输出结果为：

    0 1 2
   0 0 1 2
   1 3 4 5
   2 6 7 8

DataFrame的基本操作

包括但不限于数据的选择、修改、删除以及条件筛选等。例如，可以通过索引选择特定行或列，使用条件语句筛选满足特定条件的数据，甚至可以直接修改数据框中的数据。

案例分析：十大城市房价与薪资

为了更好地理解DataFrame的应用，我们将利用2016年中国十大城市的房价和薪资数据进行分析。这些数据将帮助我们了解不同城市的生活成本，并找出性价比最高的城市。

首先，我们需要创建一个包含城市名称、平均房价、房价同比增长率和平均薪资的数据框。然后，我们可以对这些数据进行排序、筛选等操作，以找出房价最高、增长最快以及薪资最高的城市。

通过分析，我们发现北京虽然房价最高且增长速度最快，但其平均薪资也是最高的。此外，重庆成为唯一一个房价下降的城市，同时其薪资水平相对合理，成为了性价比最高的城市。

最后，我们计算了所有城市的平均房价和平均薪资，得出了整体的生活成本概览。希望这次的分析能为读者提供一些关于中国大城市生活成本的洞察。

以上就是使用Pandas DataFrame进行数据探索的基础介绍。后续的文章将继续深入探讨Pandas的高级功能，如数据聚合和分组等。如果您有任何疑问或建议，欢迎留言交流。