Python Pandas创建Dataframe数据框的六种方法汇总

下面我将对「Python Pandas创建Dataframe数据框的六种方法汇总」进行详细讲解。

标题一：使用列表创建DataFrame

我们可以使用Python中的列表来创建DataFrame。可以通过在DataFrame函数中传递列表来创建一个简单的DataFrame。

具体步骤如下：
1. 导入pandas模块 import pandas as pd
2. 定义列表变量 data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]
3. 通过DataFrame函数将列表转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])
其中columns=['Name','Age']表示为给DataFrame命名列名

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 定义列表变量
data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]

# 将列表转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'])

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

     Name  Age
0    Alex   10
1     Bob   12
2  Clarke   13

标题二：使用字典创建DataFrame

我们也可以使用Python中的字典来创建DataFrame。字典中的键将作为列名，而值则是列中的值。

具体步骤如下：
1. 定义字典变量 data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}
2. 通过DataFrame函数将字典转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data)
注意：列的顺序将根据字典键的顺序而指定

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 定义字典变量
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],'Age':[28,34,29,42]}

# 将字典转换为DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# 打印结果
print(df)

输出结果如下：

    Name  Age
0    Tom   28
1   Jack   34
2  Steve   29
3  Ricky   42

这便是使用字典创建DataFrame的方式。

除此之外，还有更多的创建DataFrame的方法，例如通过读取数据文件、从DataFrame中选择列、通过Series创建等等。希望这些示例和介绍有助于你更加深刻的理解Pandas中DataFrame的创建方法。