创建DataFrame Python

介绍

DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，它类似于一个电子表格或SQL表。我们可以将它视为分别存储在相同索引下的Series对象的字典。 DataFrame有助于处理具有不同数据类型的数据，并非始终是数字数据，但可以是文本，日期，甚至是其他对象等。它是一个二维数据结构，其中数据以表格的形式排列在行和列中。

创建DataFrame的方法

1. 使用二维列表来创建

import pandas as pd

#二维列表
data = [['Tom', 23], ['Jerry', 21], ['Mike', 22], ['Harry', 25]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

print(df)

输出结果：

| | Name | Age | |:-:|------|------| | 0 | Tom | 23 | | 1 | Jerry| 21 | | 2 | Mike | 22 | | 3 | Harry| 25 |

2. 使用字典来创建

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike','Harry'], 'Age': [23, 21, 22, 25]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出结果：

| | Name | Age | |:-:|------|------| | 0 | Tom | 23 | | 1 | Jerry| 21 | | 2 | Mike | 22 | | 3 | Harry| 25 |

3. 使用元组来创建

import pandas as pd

data = [('Tom', 23), ('Jerry', 21), ('Mike', 22), ('Harry', 25)]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

print(df)

输出结果：

| | Name | Age | |:-:|------|------| | 0 | Tom | 23 | | 1 | Jerry| 21 | | 2 | Mike | 22 | | 3 | Harry| 25 |

4. 从CSV文件中读取数据创建DataFrame

import pandas as pd

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

print(df)

结论

以上介绍了四种创建Pandas DataFrame的方法，其中最常用的方法是从各种不同的数据源中读取数据，例如CSV文件或数据库中的表格数据。 无论您在何处创建DataFrame，它都可以帮助您处理并分析数据，这使得Pandas成为Python中不可或缺的库之一。