Класс DataFrame
Класс DataFrame - это основная структура данных в библиотеке Pandas.
Он представляет собой двумерную таблицу, где данные организованы в строки и столбцы.
Каждый столбец может содержать данные разных типов, а строки и столбцы имеют
метки (индексы). Для создания объекта DataFrame используется
конструктор pd.DataFrame, который может принимать различные
типы данных: словари, списки, массивы NumPy или другие DataFrame.
Основные параметры конструктора: data - исходные данные,
index - метки строк, columns - метки столбцов,
dtype - тип данных и copy - флаг копирования данных.
Синтаксис
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None,
dtype=None, copy=False)
Пример
Создадим простую таблицу из словаря, где ключи станут названиями колонок:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 4, 5],
'b': [10, 20, 30, 40, 50]
})
print(df)
Результат выполнения кода:
a b
0 1 10
1 2 20
2 3 30
3 4 40
4 5 50
Пример
Укажем собственные метки для строк и столбцов с помощью параметров
index и columns:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
[[1, 10], [2, 20], [3, 30]],
index=['row1', 'row2', 'row3'],
columns=['a', 'b']
)
print(df)
Результат выполнения кода:
a b
row1 1 10
row2 2 20
row3 3 30
Пример
Создадим пустой DataFrame с заданной структурой колонок:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b'])
print(df)
Результат выполнения кода:
Empty DataFrame
Columns: [a, b]
Index: []
Пример
При создании DataFrame из списка списков каждый внутренний список становится строкой таблицы:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 10], [2, 20], [3, 30]],
columns=['a', 'b'])
print(df)
Результат выполнения кода:
a b
0 1 10
1 2 20
2 3 30
