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本文實例講述了Python中pandas模塊DataFrame創(chuàng)建方法。分享給大家供大家參考，具體如下：
DataFrame創(chuàng)建
1. 通過列表創(chuàng)建DataFrame
2. 通過字典創(chuàng)建DataFrame
3. 通過Numpy數(shù)組創(chuàng)建DataFrame
DataFrame這種列表式的數(shù)據(jù)結構和Excel工作表非常類似，其設計初衷是講Series的使用場景由一維擴展到多維. DataFrame由按一定順序的多列數(shù)據(jù)組成，各列的數(shù)據(jù)類型可以有所不同(數(shù)值、字符串、布爾值).
Series對象的Index數(shù)組存放有每個元素的標簽，而DataFrame對象有所不同，它有兩個索引數(shù)組。第一個索引數(shù)組與行有關，它與Series的索引數(shù)組極為相似。 每個標簽與標簽所在行的所有元素相關聯(lián)。而第二個數(shù)組包含一系列標簽，每個標簽與一列數(shù)據(jù)相關聯(lián).
DataFrame還可以理解為一個由Series組成的字典，其中每一列的列名為字典的鍵，每一個Series作為字典的值.
列表創(chuàng)建
d1 = DataFrame([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ]) d1 ---------- 0 1 2 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9
字典創(chuàng)建
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 d
0 1 5 9 13
1 2 6 10 14
2 3 7 11 15
3 4 8 12 16
d3 = DataFrame({
'Smith': {'age': 10, 'sex': '男'},
'Obama': {'age': 10, 'sex': '男'},
'Trump': {'age': 10, 'sex': '男'},
})
d3
----------
Obama Smith Trump
age 10 10 10
sex 男 男 男
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希望本文所述對大家Python程序設計有所幫助。
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