Python新建一个DataFrame

Python新建一个DataFrame

在Python中，我们经常会用到pandas这个库来处理数据，而DataFrame是pandas库中最重要的数据结构之一。DataFrame类似于电子表格或数据库表，它是一个二维的、带有标签的数据结构，可以存储多种类型的数据。在本文中，我们将介绍如何使用pandas库新建一个DataFrame，并对其进行操作。

新建一个空的DataFrame

首先，我们来看一下如何新建一个空的DataFrame。可以通过以下代码实现：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()
print(df)

运行以上代码，我们会得到一个空的DataFrame：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

新建一个带有数据的DataFrame

接下来，让我们看一下如何新建一个带有数据的DataFrame。我们可以通过传入一个字典或嵌套列表来创建一个DataFrame。下面是一个示例代码：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

运行以上代码，我们会得到一个带有数据的DataFrame：

      Name  Age        City
0    Alice   25    New York
1      Bob   30  Los Angeles
2  Charlie   35     Chicago
3    David   40     Houston

指定行索引和列标签

我们也可以指定行索引和列标签来创建DataFrame。以下是一个示例代码：

data = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'], columns=['X', 'Y', 'Z'])
print(df)

运行以上代码，我们会得到一个指定行索引和列标签的DataFrame：

   X  Y  Z
A  1  2  3
B  4  5  6
C  7  8  9

从numpy数组创建DataFrame

除了字典和嵌套列表外，我们还可以从numpy数组创建DataFrame。以下是一个示例代码：

import numpy as np

data = np.array([[1, 2, 3],
                 [4, 5, 6],
                 [7, 8, 9]])

df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'], columns=['X', 'Y', 'Z'])
print(df)

运行以上代码，我们会得到一个从numpy数组创建的DataFrame：

   X  Y  Z
A  1  2  3
B  4  5  6
C  7  8  9

总结

在本文中，我们学习了如何使用pandas库新建一个DataFrame，并对其进行操作。我们掌握了如何新建一个空的DataFrame，以及如何新建一个带有数据的DataFrame，同时还学习了如何指定行索引和列标签，以及从numpy数组创建DataFrame。