如何创建 DataFrames

DataFrames是pandas中最重要的数据结构之一，它表示二维、大小可变、有标签、表格型数据。在pandas中，DataFrames可以通过多种方式创建，本文将为程序员介绍如何创建DataFrames。

从列表创建DataFrame

最简单的方法是创建一个列表（list）并将其转换为DataFrame。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = [['apple', 10], ['banana', 20], ['orange', 30]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['fruit', 'quantity'])
print(df)

输出结果：

    fruit  quantity
0   apple        10
1  banana        20
2  orange        30

从字典创建DataFrame

字典是另一个常见的创建DataFrame的方法。可以将字典中的键作为列名，将值作为列的值。下面是一个例子：

import pandas as pd

data = {'fruit': ['apple', 'banana', 'orange'], 'quantity': [10, 20, 30]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

    fruit  quantity
0   apple        10
1  banana        20
2  orange        30

从CSV文件创建DataFrame

如果数据已经存在于CSV文件中，则可以使用pandas的read_csv函数将其读取到DataFrame中。下面是一个例子：

import pandas as pd

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

从SQL数据库创建DataFrame

如果数据存储在SQL数据库中，则可以使用pandas的read_sql函数将数据读取到DataFrame中。下面是一个例子：

import pandas as pd
import sqlalchemy

engine = sqlalchemy.create_engine('sqlite:///example.db')
df = pd.read_sql('SELECT * FROM tablename', engine)
print(df)

以上是最常用的创建DataFrames的方法。除了这些方法，还有其他方法，例如从Excel文件或JSON文件中创建DataFrames。无论哪种方法，创建DataFrame都是pandas中最基本和最重要的操作之一。

参考

• pandas官方文档