深入浅出Pandas-2：掌握DataFrame对象的使用技巧

引言

Pandas作为Python中最流行的数据分析库，为我们提供了灵活强大的数据处理能力。特别是DataFrame对象，它是Pandas的核心数据结构之一，广泛应用于数据分析、科学计算和机器学习。本文将深入探讨如何创建DataFrame对象，DataFrame对象的属性和方法，以及如何读写DataFrame中的数据，帮助你在数据分析的旅程中更加高效。

创建DataFrame对象

DataFrame是一个二维表格结构，既可以通过现有的数据结构（如字典、列表等）来创建，也可以读取文件（如CSV、Excel）来构建。下面是几种常见的创建DataFrame的方法。

1. 从字典创建DataFrame

import pandas as pd

# 创建字典数据
data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 30, 35],
    'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']
}

# 从字典创建DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2. 从列表创建DataFrame

# 创建二维列表
data_list = [
    ['Alice', 24, 'New York'],
    ['Bob', 30, 'Los Angeles'],
    ['Charlie', 35, 'Chicago']
]

# 从列表创建DataFrame，并指定列名
df_list = pd.DataFrame(data_list, columns=['Name', 'Age', 'City'])
print(df_list)

3. 从CSV文件读取DataFrame

# 从CSV文件读取数据
df_c