Dataframe初始化詳解

一、Dataframe是什麼

Dataframe是一個二維標籤數組，它含有不同類型的列，其中每一列可以是一個不同的值類型，如浮點、整數或字符串等。Dataframe常被用作數據科學和機器學習中的主要數據結構。

Dataframe中的數據可以通過多種方式初始化，本文將對這些初始化方式進行詳細說明和演示。

二、使用列表初始化Dataframe

利用列表初始化Dataframe是一種最基礎的方式。可以通過傳入由列表構成的字典來初始化Dataframe，字典的key表示列名，value則為相應的列表。

import pandas as pd

dict_data = {'name': ['David', 'Tina', 'Lucy', 'Jone', 'Tom'],
             'age': [18, 19, 20, 21, 25],
             'gender': ['M', 'F', 'F', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(dict_data)

print(df.head())

結果將會輸出：

    name  age gender
0  David   18      M
1   Tina   19      F
2   Lucy   20      F
3   Jone   21      F
4    Tom   25      M

三、使用NumPy數組初始化Dataframe

另一種初始化Dataframe的方法是利用NumPy數組，其中每列會用數組的列來構建Dataframe,例如:

import numpy as np
import pandas as pd

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15]])
df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C'])

print(df.head())

結果將會輸出：

    A   B   C
0   1   2   3
1   4   5   6
2   7   8   9
3  10  11  12
4  13  14  15

四、讀取CSV數據文件初始化Dataframe

使用pandas讀取CSV文件來初始化Dataframe是最常用的方法之一。以下示例用pandas從CSV文件中讀取並初始化一個Dataframe：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

print(df.head())

結果將會輸出讀取的CSV文件的前5行數據。

五、使用字典數組初始化Dataframe

最後一種方法是使用字典構成的數組。每個字典包含Dataframe中的一行數據，字典的key表示列名，value則為相應的值。

import pandas as pd

data = [{'name': 'David', 'age': 18, 'gender': 'M'},
        {'name': 'Tina', 'age': 19, 'gender': 'F'},
        {'name': 'Lucy', 'age': 20, 'gender': 'F'},
        {'name': 'John', 'age': 21, 'gender': 'F'},
        {'name': 'Tom', 'age': 22, 'gender': 'M'}]

df = pd.DataFrame(data)

print(df.head())

結果將會輸出：

    name  age gender
0  David   18      M
1   Tina   19      F
2   Lucy   20      F
3   John   21      F
4    Tom   22      M

六、總結

Dataframe是進行數據科學和機器學習的必要數據結構之一。本文介紹了Dataframe的基礎知識以及它的多種初始化方法。上面展示的示例代碼中，演示了使用列表、NumPy數組、CSV文件和字典數組初始化Dataframe的方法。在實際運用過程中，應按照實際情況掌握每種方法，並且熟練掌握常用的Dataframe函數進行數據處理。