创建Pandas Dataframe的不同方法

创建Pandas Dataframe的不同方法分为以下几种：

1. 通过列表方式创建Dataframe
2. 通过字典方式创建Dataframe
3. 通过CSV文件方式创建Dataframe
4. 通过excel文件方式创建Dataframe

下面详细介绍每种方式的创建方法和实例说明。

通过列表方式创建Dataframe

使用Pandas的DataFrame函数可以通过列表方式创建Dataframe。通过传递Python列表、元组或数组等可迭代对象，可以创建一个包含数据的Dataframe。

import pandas as pd

data = [['John', 'Smith', 25], ['Jane', 'Doe', 23], ['Tom', 'Jerry', 35]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['First Name', 'Last Name', 'Age'])
print(df)

输出结果：

  First Name Last Name  Age
0       John     Smith   25
1       Jane       Doe   23
2        Tom     Jerry   35

通过字典方式创建Dataframe

使用Pandas的DataFrame函数同样可以通过字典方式创建Dataframe。通过传递Python字典，其中字典的键为列名，值为列对应的数组，创建一个包含数据的Dataframe。

import pandas as pd

data = {'First Name': ['John', 'Jane', 'Tom'],
        'Last Name': ['Smith', 'Doe', 'Jerry'],
        'Age': [25, 23, 35]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

  First Name Last Name  Age
0       John     Smith   25
1       Jane       Doe   23
2        Tom     Jerry   35

通过CSV文件方式创建Dataframe

使用Pandas的read_csv函数可以通过CSV文件方式创建Dataframe。通过传递CSV文件的路径参数，创建一个包含数据的Dataframe。

import pandas as pd

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

通过excel文件方式创建Dataframe

使用Pandas的read_excel函数可以通过excel文件方式创建Dataframe。通过传递excel文件的路径参数和sheet名参数，创建一个包含数据的Dataframe。

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
print(df)

注意：读取excel文件需要安装pyxl库，可通过pip install openpyxl命令安装。

以上就是创建Pandas Dataframe的不同方法介绍以及相关实例。通过根据需求选择不同的创建方式，可以方便地创建出一个需要的Dataframe。