怎樣通過DataFrame類的構造方法創(chuàng)建二維數據？

DataFrame 也是由 pandas庫提供的一個類，DataFrame類對象的結構類似于二維數組或表格。與Series類對象類似，DataFrame類對象也由索引和數據組成，但該對象有兩組索引，分別是行索引和列索引。DataFrame類對象的結構示意圖如圖所示。

DataFrame類對象的結構示意圖

在圖中，DataFrame類對象的行索引位于最左側一列，列索引位于最上面一行。DataFrame類對象其實可以視為若干個公用行索引的Series類對象的組合，該對象的每一列數據都是一個Series類對象。

通過DataFrame類的構造方法可以創(chuàng)建二維數據。DataFrame類構造方法的語法格式如下。

pandas.DataFrame (data-None, Index-tone, columns-None,               
dtype=None, copy=False)

以上構造方法中各參數的含義如下。

·data：表示傳入的數據，可以是ndaray、字典、列表或可迭代對象。

·index：表示行索引，默認生成0~N的整數索引。

·columns：表示列索引，默認生成0~N的整數索引。

·dtype：表示數據的類型。

·copy：表示是否復制數據，默認為False。

接下來，通過在DataFrame0方法中傳入二維數組的方式創(chuàng)建DataFrame類對象，代碼如下。

In []:   inport numpy as np
         inport pandas as pd
         # 創(chuàng)建二維數組
         demo_arr = np.array([['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])
         df_obj = pd. DataFrame (demo_arr)     # 根據二維數組創(chuàng)建DataFrame類對象
         print (df_cbj)
           0 1 2
         0 a b c
         1 d e f

以上代碼首先創(chuàng)建了一個2行3列的二維數組demo_arr,然后根據demo_arr創(chuàng)建了一個DataFrame類對象d_obj。從輸出結果可以看出,df_obj對象一共有3列數據，其行索引與列索引均為自動生成的整數索引。

在創(chuàng)建DataFrame類對象時，可以通過給index和columns參數傳值的方式指定行索引與列索引，使該對象擁有自定義的標簽索引，代碼如下。

In []:  # 創(chuàng)建DataFrame類對象，同時指定行索引與列素引
df_obj = pd.DataFrame(demo_arr, index = ['row_01', 'row_02'],
                      columns={'col_01', 'col_02', 'col_03'})
                      
print (df_obj)
         col_01 col_02 col_03
row_01    a      b     c
row_02    d      e     f