如何在 Python 中创建数据框

介绍

数据框（Data Frame）是 Python 中一种非常常用的数据结构，它类似于 Excel 中的表格，可以理解为是由多个 Series 拼接而成的二维数据结构。数据框可以用于数据清洗、数据分析等方面。本文将介绍如何在 Python 中创建数据框。

创建数据框

Python 中创建数据框最简单的方法是使用 pandas 库中的 DataFrame 函数。DataFrame 函数可以接受 Series 对象、二维数组、字典、元组等多种数据结构作为输入，返回一个数据框。下面分别介绍几种常见的方法：

从字典创建数据框

import pandas as pd

# 从字典创建数据框
data = {'name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'David'], 'age': [18, 20, 19, 21], 'gender': ['F', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

    name  age gender
0    Amy   18      F
1    Bob   20      M
2  Cathy   19      F
3  David   21      M

从二维数组创建数据框

import pandas as pd
import numpy as np

# 从二维数组创建数据框
data = np.array([['Amy', 18, 'F'], ['Bob', 20, 'M'], ['Cathy', 19, 'F'], ['David', 21, 'M']])
df = pd.DataFrame(data, columns=['name', 'age', 'gender'])
print(df)

输出：

    name age gender
0    Amy  18      F
1    Bob  20      M
2  Cathy  19      F
3  David  21      M

从 csv 文件读取数据创建数据框

import pandas as pd

# 从 csv 文件读取数据创建数据框
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

添加数据到现有数据框中

import pandas as pd

# 从字典创建数据框
data = {'name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'David'], 'age': [18, 20, 19, 21], 'gender': ['F', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 添加一列
df['id'] = [1, 2, 3, 4]

# 添加一行
df.loc[4] = ['Eva', 22, 'F', 5]

print(df)

输出：

    name  age gender  id
0    Amy   18      F   1
1    Bob   20      M   2
2  Cathy   19      F   3
3  David   21      M   4
4    Eva   22      F   5

总结

本文介绍了 Python 中如何创建数据框，包括从字典、二维数组、csv 文件读取、添加数据到现有数据框中等多种方法。Pandas 提供了丰富的操作数据框的函数和方法，可以满足各种数据处理、数据分析等需求。