之前介绍了numpy的二维数组,但是numpy二维数组有一些局限性,比如,它数组里所有的值的类型必须相同,不能某一列是数值型,某一列是字符串型,这样会导致无法使用 mean() , std() 等方法去计算某一行或某一列.

但是,使用pandas DataFrame可以解决这一问题. pandas DataFrame也是二维数据,和pandas Series一样, pandas DataFrame也有'索引'这个概念,它每一列都有一个索引值:

import pandas as pddf = pd.DataFrame({
   'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]})print df# 结果:   A  B0  0  31  1  42  2  5

其中 'A','B' 是索引值,  [0,1,2] ,  [3,4,5] 是索引对应的数据,也就是列

 

默认情况下,调用方法是在列上调用:

print df.sum()# 结果:A     3B    12 dtype: int64

返回一个pandas Series

 

如果需要在行上调用方法,可以设置 axis :

print df.sum(axis=1)# 结果:0    31    52    7 dtype: int64

 

如果需要在整个DataFrame上调用方法,可以使用.values

print df.values.sum()# 结果:15