本文实例讲述了Python中pandas模块DataFrame创建方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
DataFrame创建
1. 通过列表创建DataFrame
2. 通过字典创建DataFrame
3. 通过Numpy数组创建DataFrame
DataFrame这种列表式的数据结构和Excel工作表非常类似，其设计初衷是讲Series的使用场景由一维扩展到多维. DataFrame由按一定顺序的多列数据组成，各列的数据类型可以有所不同(数值、字符串、布尔值).
Series对象的Index数组存放有每个元素的标签，而DataFrame对象有所不同，它有两个索引数组。第一个索引数组与行有关，它与Series的索引数组极为相似。 每个标签与标签所在行的所有元素相关联。而第二个数组包含一系列标签，每个标签与一列数据相关联.
DataFrame还可以理解为一个由Series组成的字典，其中每一列的列名为字典的键，每一个Series作为字典的值.
列表创建
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d1 = DataFrame([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])d1---------- 0 1 20 1 2 31 4 5 62 7 8 9 |
字典创建
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d2 = DataFrame({ 'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 6, 7, 8], 'c': [9, 10, 11, 12], 'd': [13, 14, 15, 16]})d2---------- a b c d0 1 5 9 131 2 6 10 142 3 7 11 153 4 8 12 16d3 = DataFrame({ 'Smith': {'age': 10, 'sex': '男'}, 'Obama': {'age': 10, 'sex': '男'}, 'Trump': {'age': 10, 'sex': '男'},})d3---------- Obama Smith Trumpage 10 10 10sex 男 男 男 |
希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39161737/article/details/78866399
