创建具有列名的 pandas 数据框 - Python

Pandas 是使用 Python 进行数据科学和数据分析的一个强大工具。Pandas 提供了大量的功能和数据结构，其中最基本的是 DataFrame。DataFrame 是 Pandas 中用于处理表格形式数据的主要数据结构。

在 Pandas 中创建数据框最基本的方法就是传递一个二维数组，并指定列名。在这篇文章中，我将会介绍如何使用 Pandas 创建具有列名的数据框。

首先，让我们导入 Pandas 模块：

import pandas as pd

然后，我们需要创建一个二维数组（data），再指定列名（columns）。下面是一个例子：

data = [['John', 28], ['Bob', 32], ['Alice', 21], ['Mary', 25]]
columns = ['Name', 'Age']
df = pd.DataFrame(data=data, columns=columns)
print(df)

输出结果应该如下所示：

    Name  Age
0   John   28
1    Bob   32
2  Alice   21
3   Mary   25

在这个例子中，我们首先创建了一个二维数组 data，包含四个人的姓名和年龄信息。然后，我们指定了列名 columns，接着使用 pd.DataFrame() 函数创建了一个数据框 df，并将 data 作为第一个参数传递。最后，我们对列名进行了指定，通过columns参数。最后，我们打印输出了数据框 df。

除了传递二维数组之外，我们还可以使用字典或 Pandas Series 来创建数据框。下面是字典的例子：

data = {'Name': ['John', 'Bob', 'Alice', 'Mary'], 'Age': [28, 32, 21, 25]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果应该和前面的例子一样。

这里我们使用了一个字典作为数据源（data），其中每个键（'Name' 和 'Age'）对应一个列。每个值都是一个数组，该数组包含数据框中每个元素的值。然后我们直接使用 pd.DataFrame() 函数将该字典转换为数据框。

总结一下，使用 Pandas 创建具有列名的数据框非常简单。我们可以使用二维数组、字典或 Pandas Series 来作为数据源（data），并指定列名（columns）。Pandas 是数据处理和分析中一个强大的工具，建议每个 Python 开发人员都要学习。