创建一个Pandas数据框架

在现实世界中，Pandas DataFrame将通过从现有的存储中加载数据集来创建，存储可以是SQL数据库、CSV文件和Excel文件。Pandas DataFrame可以从列表、字典以及字典列表中创建。

创建一个Pandas数据框架

数据框架是一种二维数据结构，即数据以表格的形式排列在行和列中。在数据框架中，数据集按行和列排列，我们可以在一个数据框架中存储任何数量的数据集。我们可以对这些数据集进行许多操作，如算术操作、列/行选择、列/行相加等。

创建一个Pandas数据框架

Pandas DataFrame可以通过多种方式创建。让我们来逐一讨论创建DataFrame的不同方法。
创建一个空的数据框架：
一个基本的DataFrame，可以被创建的是一个空的Dataframe。一个空的数据框架只是通过调用一个数据框架构造函数来创建。

# import pandas as pd
import pandas as pd
 
# Calling DataFrame constructor
df = pd.DataFrame()
 
print(df)

输出 :

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

使用List创建数据框架 ：
DataFrame可以使用一个单一的列表或一个列表来创建。

# import pandas as pd
import pandas as pd
 
# list of strings
lst = ['Geeks', 'For', 'Geeks', 'is',
            'portal', 'for', 'Geeks']
 
# Calling DataFrame constructor on list
df = pd.DataFrame(lst)
print(df)

输出:

创建一个Pandas数据框架

**从ndarray/lists的dict创建DataFrame **：
要从narray/list的dict创建DataFrame，所有的narray必须是相同的长度。如果传递了索引，那么索引的长度应该等于数组的长度。如果没有传递索引，那么默认情况下，索引将是range(n)，其中n是数组长度。

# Python code demonstrate creating
# DataFrame from dict narray / lists
# By default addresses.
 
import pandas as pd
 
# initialise data of lists.
data = {'Name':['Tom', 'nick', 'krish', 'jack'], 'Age':[20, 21, 19, 18]}
 
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
 
# Print the output.
print(df)

输出:

创建一个Pandas数据框架

从使用字典的列表中创建pandas数据框架 ：
从使用字典的列表中创建pandas数据框架可以通过不同的方式实现。我们可以使用pandas.DataFrame从使用字典的列表中创建pandas数据框。利用Pandas中的这个方法，我们可以将列表的字典转化为数据帧。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# dictionary of lists
dict = {'name':["aparna", "pankaj", "sudhir", "Geeku"],
        'degree': ["MBA", "BCA", "M.Tech", "MBA"],
        'score':[90, 40, 80, 98]}
 
df = pd.DataFrame(dict)
 
print(df)

输出:

创建一个Pandas数据框架