Python新建DataFrame|极客笔记

Python新建DataFrame

介绍

DataFrame是pandas库中最常用的对象之一，用于处理结构化数据。DataFrame类似于表格，由行和列组成，每列可以包含不同的数据类型。在本文中，我们将详细介绍如何使用Python创建一个DataFrame对象，并通过示例代码演示其用法。

1. 导入必要的库

要创建DataFrame，我们需要导入pandas库。通过以下代码导入pandas：

import pandas as pd

2. 创建一个空的DataFrame

首先，我们可以创建一个空的DataFrame对象。在pandas中，可以使用DataFrame()构造函数创建一个空的DataFrame，代码如下：

df = pd.DataFrame()

这将创建一个不包含任何数据的空DataFrame。

3. 从列表创建DataFrame

接下来，我们将展示如何从列表中创建DataFrame。首先，我们需要定义一个包含所有数据的列表。例如，我们有一个包含学生姓名和年龄的列表，代码如下：

data = [['Tom', 18], 
        ['Jerry', 20], 
        ['Spike', 19]]

然后，我们可以使用from_records()函数从这个列表中创建DataFrame对象，代码如下：

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

这将创建一个包含两列（Name和Age）的DataFrame，内容为上述列表中的数据。

4. 从字典创建DataFrame

除了列表，我们还可以使用字典来创建DataFrame。在字典中，键将用作列名，对应的值将用作数据。以下代码展示了如何使用字典创建DataFrame。

data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike'],
        'Age': [18, 20, 19]}

然后，我们可以使用from_dict()函数从字典中创建DataFrame对象，代码如下：

df = pd.DataFrame.from_dict(data)

这将创建一个包含两列（Name和Age）的DataFrame，内容是由字典提供的数据。

5. 从CSV文件创建DataFrame

除了列表和字典，我们还可以从CSV（逗号分隔值）文件中创建DataFrame。CSV文件是一种常见的数据文件格式，其中数据以逗号分隔，每行表示记录的一个实例。我们可以使用read_csv()函数从文件中读取数据，并将其转换为DataFrame。

首先，我们需要准备一个包含数据的CSV文件。例如，一个名为data.csv的文件，内容如下：

Name,Age
Tom,18
Jerry,20
Spike,19

然后，可以使用以下代码从CSV文件中创建DataFrame：

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

这将读取文件内容，并将其转换为DataFrame对象。

6. 示例代码

下面是一个完整的示例代码，展示了如何使用Python创建一个DataFrame对象：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 从列表创建DataFrame
data = [['Tom', 18], 
        ['Jerry', 20], 
        ['Spike', 19]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

# 从字典创建DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Spike'],
        'Age': [18, 20, 19]}
df = pd.DataFrame.from_dict(data)

# 从CSV文件创建DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 打印DataFrame
print(df)

运行以上代码将输出以下结果：

    Name  Age
0    Tom   18
1  Jerry   20
2  Spike   19

这是一个包含三行两列数据的DataFrame。第一列是Name，第二列是Age。

结论

本文介绍了如何使用Python创建DataFrame对象。我们展示了几种创建DataFrame的常见方法，包括从列表、字典和CSV文件创建。

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