1. 创建 DataFrame

#导入模块
import pandas as pd
# 新建DateFrame，格式为 字典，key为表头，value 是一个列表，为内容
df = pd.DataFrame({'ID': [1, 2, 3], 'name': ['Tim', 'Victor', 'Nick']})
print(df)

Excel显示结果，自动生成索引

如果指定 ID 为索引，需要使用。
df.set_index(‘ID’) 新建一个DataFrame
df.set_index(‘ID’, inplace=True) 不新建DateFrame，直接替换

df = df.set_index('ID')

Excel显示结果

2.打开Excel

#导入模块
import pandas as pd
"""
新建DateFrame
1. skiprowes 可以在读取excel文件时跳过前面几行，usecols 可以指定读取列的范围。
2. header 可以指定第一行，如果是空行，无需指定header。
3. 如果没有表头，可以先使用 header = None，再使用 people.columns = ["id", "type"]  设定表头
4. index_col='ID' 可以指定打开的Excel文件的index
"""
people = pd.read_excel('./test.xls', header=1)
# 设定 index
people.set_index('序号', inplace=True)
# 查看总行数，总列数
print(people.shape)
# 查看列名
print(people.columns)
# 查看头部，默认5行
print(people.head(3))
# 查看结尾，默认5行
print(people.tail(3))
# 保存文件
people.to_excel('./1.xls')

3. 创建序列

• 创建序列 ``` import pandas as pd

创建字典

d = {‘x’: 100, ‘y’: 200, ‘z’: 300}

创建序列

s1 = pd.Series(d)

print(s1)

print(s1.index)

显示结果 x 100 y 200 z 300

dtype: int64

Index([‘x’, ‘y’, ‘z’], dtype=’object’)

- 序列组成DataFrame

L1 = [100, 200, 300] L2 = [‘x’, ‘y’, ‘z’]

s1 = pd.Series(L1, index=L2) s2 = pd.Series([100, 200, 300], index=[‘x’, ‘y’, ‘z’]) print(s1) print(s2)

显示结果 x 100 y 200 z 300 dtype: int64

- index 是序列的索引，组成Dataform的时候index 可以不对齐，index数值多少就到哪

import pandas as pd

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=[1, 2, 3], name=’A’) s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=[2, 3, 4], name=’B’) s3 = pd.Series([100, 200, 300], index=[4, 5, 6], name=’C’)

以字典加入，序列为列，用的最多的方式

df = pd.DataFrame({s1.name:s1,s2.name:s2,s3.name:s3}) print(df)

显示结果 A B C 1 1.0 NaN NaN 2 2.0 10.0 NaN 3 3.0 20.0 NaN 4 NaN 30.0 100.0 5 NaN NaN 200.0 6 NaN NaN 300.0

- 在组成DataFrame时，以字典加入，序列为列

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=[1, 2, 3], name=’A’) s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=[1, 2, 3], name=’B’) s3 = pd.Series([100, 200, 300], index=[1, 2, 3], name=’C’)

以字典加入，序列为列，用的最多的方式

df = pd.DataFrame({s1.name:s1,s2.name:s2,s3.name:s3}) print(df)

显示结果 A B C 1 1 10 100 2 2 20 200 3 3 30 300

- 在组成DataFrame时，以列表加入，序列为行

s1 = pd.Series([1, 2, 3], index=[1, 2, 3], name=’A’) s2 = pd.Series([10, 20, 30], index=[1, 2, 3], name=’B’) s3 = pd.Series([100, 200, 300], index=[1, 2, 3], name=’C’)

以列表加入，序列为行

df2 = pd.DataFrame([s1, s2, s3]) print(df2)

显示结果 1 2 3 A 1 2 3 B 10 20 30 C 100 200 300 ```