Python疑难杂症（19）----介绍Python的pandas模块的数据框DataFrame的概念，以及多种创建数据框方法，在创建过程中综合应用了python前面章节的知识点，利于深入理解。

DataFrame 是Python的一种外置数据类型， Pandas 中的一个表格型的数据结构，和现实的数据二维表格相同，包含多个有序的列，每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型等)。DataFrame 即有行索引也有列索引，可以看做是由 Series 组成的字典。使用DataFrame对象来创建该数据类型时，可以使用多种数据类型来生成该数据类型。

而二维表格数据是数据分析和挖掘中很常用的数据类型，数据的处理、清洗等特征的处理，极大部分是基于这种数据类型，下面将从各个细节和内容，详细介绍这种数据类型的处理，便于后续数据分析和挖掘、模型建立打下基础。跟上思路，你也可以成为数据分析挖掘的专家，更为AI智能模型的理解打下基础。

DataFrame的创建方法

1、使用字典类型

创建DataFrame数据，字典的格式形式大家都记着吧，包含两个主要的内容键和值，而键将成为列名，而值将成为列数据。

import pandas as pd

data1 = { '日期':['2024/4/9','2024/4/10','2024/4/11','2024/4/12'],

        '开盘': [146.5,146.2,142.6,142],

        '收盘': [146.48,143.12,142.34,140.49],

        '最高': [148.21,146.5,142.66,143.45],

      }

df1 = pd.DataFrame(data1)