在 Python 中创建DataFrame的方法

在 Python 中，我们可以使用多种方法来创建DataFrame。其中比较常用的方法包括：

1. 从列表或数组创建：
   ```python
   import pandas as pd

# 创建数据列表
data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]

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

# 打印输出DataFrame
print(df)
``
上述代码中，我们首先使用import语句导入了pandas库，并创建了一个包含名字和年龄信息的数据列表。接着，我们使用pd.DataFrame方法将其转换为DataFrame对象，并指定了列标签为Name和Age。最后，使用print`函数输出得到的DataFrame。

输出结果：
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35

1. 从字典创建：
   ```python
   import pandas as pd

# 创建字典对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'Age': [25, 30, 35]}

# 创建DataFrame对象
df = pd.DataFrame(data)

# 打印输出DataFrame
print(df)
``
上述代码中，我们创建了一个包含名字和年龄信息的字典，其中每个键对应一个数据列。接着，我们使用pd.DataFrame方法将其转换为DataFrame对象，并自动从字典的键名中获取了列标签。最后，使用print`函数输出得到的DataFrame。

输出结果：
Name Age
0 Alice 25
1 Bob 30
2 Charlie 35

除了上述两种方法，我们还可以从CSV文件、Excel文件、SQL数据库等数据源创建DataFrame。无论使用何种方法，创建DataFrame的过程都是基本相同的：先准备好数据，然后将其转换为DataFrame对象，并设置好列标签和属性，最后输出结果即可。