创建

1. 按列创建

• 方式1

  import pandas as pd
  df = pd.DataFrame({'col1': [1] * 9, 'col2': ['one', 'tow', 'three'] * 3}, index=range(9))
  

• 方式2

  import pandas as pd
  d = {'col1' : pd.Series([1., 2., 3.], index=['idx1', 'idx2', 'idx3']),'col2' : pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['idx1', 'idx2', 'idx3', 'idx4'])}
  df = pd.DataFrame(d)
  

2. 按行创建

• 方式1

  df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], index=range(3), columns=['col1', 'col2'])
  

• 方式2

  d = [{'col1' : 1,'col2':1},{'col1' : 2,'col2' : 2},{'col1' : 3,'col2' : 3},{'col2' : 4}]
  df = pd.DataFrame(d,index=['idx1', 'idx2', 'idx3', 'idx4'],columns=['col1','col2'])
  df.index.name='index'
  

各种to

• to_dict

  df.to_dict(orient='Series')
  df.to_dict(orient='records')
  # 两个都是返回一个Series组成的dict
  

• to_excel&read_excel

  # 从EXCEL读入DataFrame：
  bonus = pd.read_excel('bonus_schedule.xls')
  # 将DataFrame写入EXCEL：
  bonus.to_excel('foo1.xlsx', sheet_name='sheet1')
  

csv

macrodata = pd.read_csv('macrodata.csv')
macrodata.to_csv('d:/foo.csv')
# header： 选择哪一行作为columns name，读入的数据从header的下一行开始
#     - int：这一行作为columns name
#     - list of ints：几行合起来作为columns name
#     - None：不用数据作为columns name，而是用自然数
# index_col：  选择那一列作为index name
#     - int：选择第几列作为index name
#     - list：选择多列作为多层index name(**非常强大！**)
#     - None：不用数据做index name，而是用自然数
# names： 自定义columns name
# sep：`'\t', '\s+'` 等

read_csv 还有一些入参:

• skiprows 忽略的行数
• skip_footer 忽略的行数（从文件末尾算起）
• nrows 只读取前nrows行
• chunksize 返回一个迭代器，迭代器中每个元素是一个 chunk

to_json

生成数据

import pandas as pd
a=pd.DataFrame({"col1":['str1','str2','str3'],"col2":[1,2,3]},index=["idx1","idx2","idx3"])

out:

• orient=’index’

  a.to_json('a.json',orient='index')
  

  • out:

    {"idx1":{"col1":"str1","col2":1},"idx2":{"col1":"str2","col2":2},"idx3":{"col1":"str3","col2":3}}
    

• orient=’columns’

  a.to_json('a.json',orient='columns')
  

  • out:

    {"col1":{"idx1":"str1","idx2":"str2","idx3":"str3"},"col2":{"idx1":1,"idx2":2,"idx3":3}}
    

• orient=’records’

  a.to_json('a.json',orient='records')
  

  • out:

    [{"col1":"str1","col2":1},{"col1":"str2","col2":2},{"col1":"str3","col2":3}]
    

• orient=’split’

  a.to_json('a.json',orient='split')
  

  • out:

    {"columns":["col1","col2"],"index":["idx1","idx2","idx3"],"data":[["str1",1],["str2",2],["str3",3]]}
    

• orient=’values’

  a.to_json('ax1.json', orient='values')
  

  • out:

    [["str1",1],["str2",2],["str3",3]]
    

to_excel

# 参数只列出实践中常用的
df.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1',  float_format=None, header=True, index=True, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, na_rep='', inf_rep='inf', freeze_panes=None)

excel_writer : str or ExcelWriter object

File path or existing ExcelWriter.

sheet_name : str, default ‘Sheet1’

Name of sheet which will contain DataFrame.

float_format : str, optional

Format string for floating point numbers. For example float_format=”%.2f” will format 0.1234 to 0.12.

index : bool, default True

Write row names (index).

startrow, startcol : int, default 0

Upper left cell row/column to dump data frame. 都是从1开始数，而不是从0开始

merge_cells : bool, default True

Write MultiIndex and Hierarchical Rows as merged cells.

freeze_panes : tuple of int (length 2), optional

Specifies the one-based bottommost row and rightmost column that is to be frozen. 0代表不冻结

• 附1：同时写入多个sheet

  # 共享同一个 writer 即可同时写入多个sheet，否则就是覆盖
  writer=pd.ExcelWriter('test_excel.xlsx')
  pd_df4.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name='test1')
  pd_df4.to_excel(excel_writer=writer,sheet_name='test2')
  writer.close()
  

• 附2：用xlsxwriter插入图片或者其他内容

  import xlsxwriter
  workbook  = xlsxwriter.Workbook('test.xlsx')
  worksheet = workbook.add_worksheet('sheet_name')
  worksheet.insert_image(row, col, image[, options])
  # row, col: 图片所在的位置，从0开始计数
  # image：图片目录
  # options(dict) - 可选的图片位置，缩放，url参数
  # {
  #     'x_offset': 0,
  #     'y_offset': 0,
  #     'x_scale': 1,
  #     'y_scale': 1,
  #     'url': None,
  #     'tip': None,
  #     'image_data': None,
  #     'positioning': None,
  # }
  worksheet.write(9, 9, '把内容写入单元格')
  workbook.close() # 别忘了完事之后删除
  

• 附3：用 pandas 整合信息

  writer = pd.ExcelWriter('test_excel.xlsx')
  workbook1 = writer.book
  worksheets = writer.sheets # 这是一个dict，key是sheet_name, value是一个 <xlsxwriter.worksheet.Worksheet> 对象
  # 既然是一个<xlsxwriter.worksheet.Worksheet> 对象，就可以用附2中的方法插入图片和数据
  # 例如：
  writer.sheets['test1'].insert_image(3, 9, 'me.png')
  writer.close()
  

其它read和to

# 剪贴板
read_clipboard
to_clipboard

# csv 文件
read_csv
to_csv

to_panel
to_period # 把时间序列数据，变成频率数据
to_latex
to_html
to_string
to_pickle # 存到内存中
to_sql # 也挺有用，在另一篇博客里详解

循环

• 每次读一行

  df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,2),columns=list('ab'))
  for index,row in df.iterrows():
    print(index,row['a'],row['b']) # row是一个 <Series>
  

• 每次读一列

  df=pd.DataFrame(np.random.rand(5,2),columns=list('ab'))
  for col_name,col in df.iteritems():
    print(col_name,col) # col是一个 <Series>
  

pd.set_option

pd.set_option('display.max_columns',5000)
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有的列
pd.set_option('display.width',100000)
pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.max_colwidth',100) # 有时候一个单元格里面的内容太长，超过上限会不显示并加上省略号