《python数据分析及其在水利工程中的应用》课件-24DataFrame创建与查看

构建沙盘DataFrame创建与查看CreationandviewingofDataFrame经纬天下-成为【理数官】"JingweiTianxia-Becomea'LiShuGuan'"⽔情奏报(表格数据)堆积如⼭

，需有神兵Pandas助，⽅能⾼效整理，洞察⽞机。"今⽇，我们将更进一步，学习构建更为复杂的'沙盘'—DataFrame，以容纳更⼴阔的'⽔⽂信息'。"⻓⽼的指引—智水长老升级任务进度TheprogressoftheUpgradetask当前任务任务:构建沙盘-DataFrame创建与查看进行中>>>已完成任务任务:单脉梳理-PandasSeries已完成完成本任务，成为【理数官】！本次任务：构建沙盘-DataFrame创建与查看Thistask:Buildasandtable-CreateandviewDataFrame任务⽬标理解PandasDataFrame的概念其与Series的关系学会从多种数据源创建DataFrame掌握查看DataFrame基本信息的⽅法01第一节"沙盘"概览：DataFrame简介"SandTable"Overview:IntroductiontoDataFrameDataFrame：⼆维的'⽔⽂总图'DataFrame:Two-dimensional'GeneralMapofHydrology'DataFrame与电⼦表格的对⽐特性DataFrame电⼦表格数据处理⾼效批量操作单元格操作为主内存占用优化存储较⾼编程操作完全⽀持有限⽀持DataFrame的特点·⼆维的、⼤⼩可变的、异构的表格型数据结构

·带有标记的轴（

⾏和列）·可以看作Series对象的字典·每列可以是不同的数据类型·是最常⽤的Pandas对象DataFrame的构成：'沙盘'的要素ThecompositionofaDataFrame:Elementsofthe'sandtable'DataFrame主要组成部分·数据(Data)·列索引(Columns)·⾏索引(Index)DataFrame结构示意图DataFrame列索引(Columns)标识列，

如'⽔库名称'、'总库容'等⾏索引(Index)标识⾏，如0,1,2或⾃定义标签数据(Data)实际存储的值，如'三峡⽔库'、39302第二节构筑'沙盘'：创建DataFrameBuilda'sandtable':CreateaDataFrame从字典创建DataFrameCreateaDataFramefromthedictionary从字典创建DataFrame的⽅法·字典的键

成为DataFrame的列名·字典的值（列表、元组或Series）成为DataFrame的列数据·所有列的⻓度必须相同从字典创建DataFrameCreateaDataFramefromthedictionary从字典创建的

DataFrame:⽔库名称

总库容(亿⽴⽅⽶)所在河流

建成年份0三峡⽔库

393.0

⻓江20061丹江⼝⽔库

90.5

汉江19732⼩浪底⽔库

90.5

黄河

2001import

pandas

as

pd#假设记录不同⽔库的信息data_dict=

{I⽔库名称

I:

[

I三峡⽔库

I,

I丹江⼝⽔库

I,

I⼩浪底⽔库

I],I总库容(亿⽴⽅⽶)I:

[393,290.5,90.5],I所在河流I:

[

I⻓江

I,

I汉江I,

I黄河I],I建成年份

I:

[2006,1973,

2001]}df_reservoirs=pd.DataFrame(data_dict)print("从字典创建的

DataFrame:")print(df_reservoirs)代码示例输出结果从列表的列表创建DataFrameCreateaDataFramefromthelistoflists从列表的列表创建DataFrame·每个内部列表代表DataFrame的—⾏·需要通过columns参数指定列名从列表的列表创建DataFrameCreateaDataFramefromthelistoflistscolumn_names=

[

'

⽇期

',

'⽔位(m)',

'流量(m³/s)',

'天⽓']df_daily_hydro=pd.DataFrame(data_list_of_lists,columns=column_names)print("从列表的列表创建的

DataFrame:")print(df_daily_hydro)#

输出从列表的列表创建的DataFrame:

⽇期

⽔位(m)流量(m³/s) 天⽓02023-10-01 145.5 1200.0 晴12023-10-02 145.21150.5 多云22023-10-03 145.81250.2 ⼩⾬#每⽇⽔⽂监测数据data_list_of_lists=

[[

'2023-10-01',145.5,1200.0,

'晴

'],#

⽇期

,

⽔位(m),

流量(m³/s),

天⽓[

'2023-10-02',145.2,

1150.5,

'多云

'],[

'2023-10-03',145.8,

1250.2,

'⼩⾬']]代码示例03第三节审视'沙盘'：查看DataFrame基本信息Reviewthe'sandtable':ViewthebasicinformationoftheDataFrame初窥全貌：head()与tail()FirstGlimpseofthefullPicture:head()andtail()tail()⽅法·显示DataFrame的后n⾏·格式：dataframe.tail(n)·适⽤于查看数据处理后的最新结果·n默认为5⾏head()⽅法·显示DataFrame的前n⾏·格式：dataframe.head(n)·适⽤于快速查看⼤型数据集的开头部分·n默认为5⾏初窥全貌：head()与tail()FirstGlimpseofthefullPicture:head()andtail()#查看⽔库DataFrame

的前两⾏print("⽔库DataFrame

(前2⾏):")print(df_reservoirs.head(2))#查看每⽇⽔⽂DataFrame

的后两⾏print("每⽇⽔⽂

DataFrame

(后2⾏):")print(df_daily_hydro.tail(2))代码示例⽔库名称

总库容(亿⽴⽅⽶) 所在河流

建成年份0三峡⽔库 393.0 ⻓江 20061丹江⼝⽔库290.5 汉江1973⽔库DataFrame(前2⾏):初窥全貌：head()与tail()FirstGlimpseofthefullPicture:head()andtail()#查看⽔库DataFrame

的前两⾏print("⽔库DataFrame

(前2⾏):")print(df_reservoirs.head(2))#查看每⽇⽔⽂DataFrame

的后两⾏print("每⽇⽔⽂

DataFrame

(后2⾏):")print(df_daily_hydro.tail(2))代码示例

⽇期

⽔位(m)流量(m³/s) 天⽓12023-10-02 145.21150.5 多云22023-10-03 145.81250.2 ⼩⾬每日水文DataFrame(后2⾏):"沙盘"规格：shape,column,index"Sandtable"specifications:shape,column,index1shape属性2返回一个元组表示DataFrame的维度格式：(⾏数,列数)例：df.shapecolumns属性3返回DataFrame的所有列名结果是Index对象例：df.columnsindex属性返回DataFrame的所有⾏索引结果也是Index对象例：df.indexshape/columns/index属性代码与输出Thecodeandoutputoftheshape/columns/indexattributeprint(f"⽔库DataFrame的维度(shape):

{df_reservoirs.shape}")print(f"⽔库DataFrame

的列名(columns):

{df_reservoirs.columns}")print(f"⽔库DataFrame的⾏索引(index):{df_reservoirs.index}")print(f"每⽇⽔⽂DataFrame有{df_daily_hydro.shape[0]}条记录和{df_daily_hydro.shape[1]}个特征。

")代码示例输出结果:⽔库DataFrame的维度

(shape):

(3,

4)⽔库DataFrame的列名(columns):Index(['⽔库名称',

'总库容(亿⽴⽅⽶)',

'所在河流',

'建成年份'],dtype='object')⽔库