在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法：
①、把其他格式的数据整理到DataFrame中；
②在已有的DataFrame中插入N列或者N行。
1. 字典类型读取到DataFrame（dict to DataFrame）
假如我们在做实验的时候得到的数据是dict类型，为了方便之后的数据统计和计算，我们想把它转换为DataFrame，存在很多写法，这里简单介绍常用的几种：
方法一：直接使用pd.DataFrame(data=test_dict)即可,括号中的data=写不写都可以，具体如下：
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test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'math':[90,89,99,78,97,93],'english':[89,94,80,94,94,90]}#[1].直接写入参数test_dicttest_dict_df = pd.DataFrame(test_dict)#[2].字典型赋值test_dict_df = pd.DataFrame(data=test_dict) |
那么，我们就得到了一个DataFrame，如下：
应该就是这个样子了。
方法二：使用from_dict方法：
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test_dict_df = pd.DataFrame.from_dict(test_dict) |
结果是一样的，不再重复贴图。
其他方法：如果你的dict变量很小，例如{'id':1,'name':'Alice'},你想直接写到括号里：
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test_dict_df = pd.DataFrame({'id':1,'name':'Alice'}) # wrong style |
这样是不行的，会报错ValueError: If using all scalar values, you must pass an index,是因为如果你提供的是一个标量，必须还得提供一个索引Index，所以你可以这么写：
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test_dict_df = pd.DataFrame({'id':1,'name':'Alice'},pd.Index(range(1))) |
后面的可以写多个pd.Index(range(3)，就会生成三行一样的，是因为前面的dict型变量只有一组值，如果有多个，后面的Index必须跟前面的数据组数一致，否则会报错：
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pd.DataFrame({'id':[1,2],'name':['Alice','Bob']},pd.Index(range(2))) #must be 2 in range function. |
关于选择列，有些时候我们只需要选择dict中部分的键当做DataFrame的列，那么我们可以使用columns参数，例如我们只选择'id'，'name'列：
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test_dict_df = pd.DataFrame(data=test_dict,columns=['id','name']) #only choose 'id' and 'name' columns |
这里就不在多写了，后续变更颜色添加内容。
2. csv文件构建DataFrame（csv to DataFrame）
我们实验的时候数据一般比较大，而csv文件是文本格式的数据，占用更少的存储，所以一般数据来源是csv文件，从csv文件中如何构建DataFrame呢？ txt文件一般也能用这种方法。
方法一：最常用的应该就是pd.read_csv('filename.csv')了，用 sep指定数据的分割方式，默认的是','
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df = pd.read_csv('./xxx.csv') |
如果csv中没有表头，就要加入head参数
3. 在已有的DataFrame中，增加N列或者N行
加入我们已经有了一个DataFrame，如下图:
3.1 添加列
此时我们又有一门新的课physics，我们需要为每个人添加这门课的分数，按照Index的顺序，我们可以使用insert方法，如下：
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new_columns = [92,94,89,77,87,91]test_dict_df.insert(2,'pyhsics',new_columns)#test_dict_df.insert(2,'pyhsics',new_columns,allow_duplicates=True) |
此时，就得到了添加好的DataFrame，需要注意的是DataFrame默认不允许添加重复的列，但是在insert函数中有参数allow_duplicates=True，设置为True后，就可以添加重复的列了，列名也是重复的：
3.2 添加行
此时我们又来了一位新的同学Iric，需要在DataFrame中添加这个同学的信息，我们可以使用loc方法：
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new_line = [7,'Iric',99]test_dict_df.loc[6]= new_line |
但是十分注意的是，这样实际是改的操作，如果loc[index]中的index已经存在，则新的值会覆盖之前的值。
当然也可以把这些新的数据构建为一个新的DataFrame，然后两个DataFrame拼起来。可以用append方法，不过不太会用，提供一种方法：
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test_dict_df.append(pd.DataFrame([new_line],columns=['id','name','physics'])) |
本想一口气把CURD全写完，没想到写到这里就好累。。。其他后续新开篇章在写吧。
相关代码：（https://github.com/dataSnail/blogCode/blob/master/python_curd/python_curd_create.ipynb）（在DataFrame中删除N列或者N行）（在DataFrame中查询某N列或者某N行）（在DataFrame中修改数据）
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持服务器之家。
原文链接：https://www.cnblogs.com/datasnail/p/9675410.html
