Bây giờ chúng ta hãy hiểu Chức năng Cơ bản của DataFrame là gì. Các bảng sau liệt kê các thuộc tính hoặc phương pháp quan trọng trợ giúp trong Chức năng Cơ bản của DataFrame.
- T : Chuyển đổi các hàng và cột.
- axes : Trả về danh sách có trục hàng và trục cột duy nhất.
- dtypes : Kiểu dữ liệu của object
- empty : True nếu NDFrame hoàn toàn trống [không có mục]; nếu bất kỳ trục nào có độ dài bằng 0.
- ndim : Số chiều của axes / array
- shape : Trả về giá trị đại diện cho kích thước của DataFrame.
- size : Số phần tử của NDFrame
- values : Đại diện numpy của NDFrame
- head() : Trả về n dòng đầu
- tail(): Trả về n dòng cuối
Bây giờ chúng ta hãy tạo một DataFrame và tìm hiểu cách hoạt động của các thuộc tính được đề cập ở trên.
Ví dụ 1 :
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data series is:")
print dfKết quả :
Our data series is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Smith 4.60
6 23 Jack 3.80Ví dụ 2 : T(chuyển vị) Trả về chuyển vị của DataFrame. Các hàng và cột sẽ hoán đổi nhau
import pandas as pd
import numpy as np
# Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
# Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The transpose of the data series is:")
print df.TKết quả :
The transpose of the data series is:
0 1 2 3 4 5 6
Age 25 26 25 23 30 29 23
Name Tom James Ricky Vin Steve Smith Jack
Rating 4.23 3.24 3.98 2.56 3.2 4.6 3.8Ví dụ 3 : Axes
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Row axis labels and column axis labels are:")
print df.axesKết quả :
Row axis labels and column axis labels are:
[RangeIndex(start=0, stop=7, step=1), Index([u'Age', u'Name', u'Rating'],
dtype='object')]Ví dụ 4 : dtypes Trả về kiểu dữ liệu của mỗi cột.
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("The data types of each column are:")
print df.dtypesKết quả :
The data types of each column are:
Age int64
Name object
Rating float64
dtype: objectVí dụ 5 : empty Trả về giá trị Boolean cho biết Đối tượng có trống hay không; True là trống.
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Is the object empty?")
print df.emptyKết quả :
Is the object empty?
FalseVí dụ 6 : ndim Trả về số kích thước của đối tượng. Theo định nghĩa, DataFrame là một đối tượng 2D (2 chiều).
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The dimension of the object is:")
print df.ndimKết quả :
Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Smith 4.60
6 23 Jack 3.80
The dimension of the object is:
2Ví dụ 7 : shape
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The shape of the object is:")
print df.shapeKết quả :
Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Smith 4.60
6 23 Jack 3.80
The shape of the object is:
(7, 3)Ví dụ 8 : size
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The total number of elements in our object is:")
print df.sizeKết quả :
Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Smith 4.60
6 23 Jack 3.80
The total number of elements in our object is:
21Ví dụ 9 : Value
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our object is:")
print df
print ("The actual data in our data frame is:")
print df.valuesKết quả :
Our object is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Smith 4.60
6 23 Jack 3.80
The actual data in our data frame is:
[[25 'Tom' 4.23]
[26 'James' 3.24]
[25 'Ricky' 3.98]
[23 'Vin' 2.56]
[30 'Steve' 3.2]
[29 'Smith' 4.6]
[23 'Jack' 3.8]]Ví dụ 10 : Head & Tail :
Để xem một phần nhỏ của DataFrame, ta sử dụng phương thức head () và tail ().
head () trả về n hàng đầu tiên (quan sát các giá trị chỉ số). Số phần tử mặc định để hiển thị là năm, nhưng ta có thể tuỳ chỉnh giá trị
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The first two rows of the data frame is:")
print df.head(2)Our data frame is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Smith 4.60
6 23 Jack 3.80
The first two rows of the data frame is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24tail () trả về n hàng cuối cùng (quan sát các giá trị chỉ số). Số phần tử mặc định để hiển thị là năm phần tử, nhưng ta có thể tuỳ chỉnh giá trị
import pandas as pd
import numpy as np
#Create a Dictionary of series
d = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']),
'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]),
'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])}
#Create a DataFrame
df = pd.DataFrame(d)
print ("Our data frame is:")
print df
print ("The last two rows of the data frame is:")
print df.tail(2)Kết quả :
Our data frame is:
Age Name Rating
0 25 Tom 4.23
1 26 James 3.24
2 25 Ricky 3.98
3 23 Vin 2.56
4 30 Steve 3.20
5 29 Smith 4.60
6 23 Jack 3.80
The last two rows of the data frame is:
Age Name Rating
5 29 Smith 4.6
6 23 Jack 3.8