数据分析-pandas创建DataFrame对象_pd.dataframe 嵌套-优快云博客

这篇博客介绍了如何使用Pandas创建DataFrame，包括通过普通列表、嵌套列表、列表嵌套字典以及Series来构建DataFrame。示例中展示了如何指定列标签、数据类型，并展示了DataFrame的默认行为。此外，还演示了如何利用字典和Series创建DataFrame，以及设置自定义索引。

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DateFrame使用列表

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Pandas DataFrame是一个二维的数组结构，类似二维数组
1.使用普通列表创建

data=[1,2,3,4,5]
df=pd.DataFrame(data)
print(df)

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data=[1,2,3,4,5]
df=pd.Series(data)
print(df)

在这里插入图片描述

使用嵌套列表创建

#列表中的每一个元素代表一行数据
data=[['xiaowang',20],['Lily',30],['Anna',40]]
#未分配列标签
df=pd.DataFrame(data)
print(df)

data=[['xiaowang',20],['Lily',30],['Anna',40]]
#分配列标签
df=pd.DtaFrame(data,columns=['Name','Age'])
print(df)

指定数值元素的数据类型为float
需要注意，dtype只能设置一个，设置多个列的数据类型，需要使用其他形式

列表嵌套字典创建DataFrame对象
列表嵌套字典可以作为输入数据传递给DataFrame构造函数。默认情况下，字典的键被用作列名

data=[{'a':1,'b':2},{'a':5,'b':10,'c':20}]
#df=pd.DataFrame(data)
df=pd.DataFrame(data,index=['first','second'])
print(df)

Series创建DataFrame对象

d={'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),
   'two':pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d'])}
df=pd.DataFrame(d)
print(df)