Python学习-pandas DataFrame

DataFrame怎么创建

DataFrame在pandas中的使用率很高，它就像一个牛逼的Excel表格，又是一个超多文件兼容的容器，可以轻松的完成各种数据的分析汇总。下面通过几个例子大概了解一下DataFrame的创建方式，以下代码截图来自Jupyter中文集成版

git : GitHub - DaiMaBang/Jupyter: Jupyter中文集成版，是把python3.8和jupyter notebook高度集成，jupyter傻瓜式安装，用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具，把Jupyter的复杂操作简单化，集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库，并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例，让您能最快的开始Jupyter的编写。Jupyter中文集成版，是把python3.8和jupyter notebook高度集成，jupyter傻瓜式安装，用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具，把Jupyter的复杂操作简单化，集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库，并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例，让您能最快的开始Jupyter的编写。 - GitHub - DaiMaBang/Jupyter: Jupyter中文集成版，是把python3.8和jupyter notebook高度集成，jupyter傻瓜式安装，用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具，把Jupyter的复杂操作简单化，集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库，并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例，让您能最快的开始Jupyter的编写。https://github.com/DaiMaBang/Jupyter

通过数组创建

通过数组创建一个DataFrame，索引按日期指定

通过字典创建

通过字典数组创建

 这三种创建方式，在应用场景中使用率是最高的，当你通过python接口，获取到的json数组就可以直接放到pandas来进行后面的过滤、分组、排序处理，

当然还有其它的创建方式，在此不多描述！