Python 新建DataFrame

Python 新建DataFrame

在数据分析和机器学习领域，DataFrame 是一种非常常用的数据结构，它可以用来存储和处理二维数据。Python 中有许多第三方库可以用来创建和操作 DataFrame，最流行的是 pandas 库。在本文中，我们将介绍如何使用 pandas 库在 Python 中新建 DataFrame。

安装 pandas 库

首先，我们需要安装 pandas 库。你可以使用 pip 指令在命令行中安装 pandas：

pip install pandas

安装完成后，我们就可以开始使用 pandas 来新建 DataFrame 了。

新建一个空的 DataFrame

要新建一个空的 DataFrame，可以直接调用 pandas 中的 DataFrame 构造函数，不传入任何参数即可：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

print(df)

运行上述代码，会输出一个空的 DataFrame：

Empty DataFrame
Columns: []
Index: []

新建一个带有数据的 DataFrame

除了新建空的 DataFrame 外，我们也可以新建一个带有数据的 DataFrame。最常见的方法是传入一个字典或二维数组作为参数。下面是一些示例代码：

从字典新建 DataFrame

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

运行上述代码，会输出包含姓名和年龄信息的 DataFrame：

    Name  Age
0  Alice   25
1    Bob   30
2  Cathy   35
3  David   40

从二维数组新建 DataFrame

data = [['Alice', 25],
        ['Bob', 30],
        ['Cathy', 35],
        ['David', 40]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

print(df)

运行上述代码，同样会输出包含姓名和年龄信息的 DataFrame。

新建一个带有索引的 DataFrame

除了列名外，我们还可以指定行索引。下面是一个示例代码：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40]}

df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D'])

print(df)

运行上述代码，会输出带有自定义索引的 DataFrame：

    Name  Age
A  Alice   25
B    Bob   30
C  Cathy   35
D  David   40

新建一个从 CSV 文件读取的 DataFrame

除了直接创建 DataFrame，我们也可以从外部文件读取数据创建 DataFrame。常见的文件格式之一是 CSV 文件。下面是一个示例代码：

df = pd.read_csv('data.csv')

print(df)

假设我们有一个名为 data.csv 的 CSV 文件，包含如下数据：

Name,Age
Alice,25
Bob,30
Cathy,35
David,40

运行上述代码，会输出从 CSV 文件读取到的 DataFrame。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用 pandas 库在 Python 中新建 DataFrame。我们学习了如何新建空的 DataFrame、带有数据的 DataFrame、带有索引的 DataFrame，以及从 CSV 文件读取的 DataFrame。DataFrame 是数据分析和机器学习中非常重要的数据结构，掌握如何创建和操作 DataFrame 对我们日常的工作和研究非常有帮助。