这篇教程Python Pandas创建Dataframe数据框的六种方法汇总写得很实用，希望能帮到您。
创建Dataframe主要是使用pandas中的DataFrame函数，其核心就是第一个参数：data，传入原始数据，因此我们可以据此给出六种创建Dataframe的方法：（示例代码环境：jupyter：python3.8）
一、字典类
方法1：列表、数组或元组构成的字典构造Dataframe直接上代码： import pandas as pdimport numpy as npdic = {"a": [1, 2, 3, 4], #列表 "b": np.array([4, 5, 6, 7]), #数组 "c": (1, 2, 3, 4)} #元组data = pd.DataFrame(dic) # 创建Dataframedata运行结果： 
可以看到，一个新的数据框已经创建成功了。系统默认为我们生成了行索引，而列索引就是字典dic里的key，我们也可以在创建Dataframe时手动指定行索引，只需修改参数index： import pandas as pdimport numpy as npdic = { "a": [1, 2, 3, 4], # 列表 "b": np.array([4, 5, 6, 7]), # 数组 "c": (1, 2, 3, 4),} # 元组data = pd.DataFrame(dic, index=["一", "二", "三", "四"]) # 创建Dataframedata运行结果： 
那么如果事后我们后悔了，觉得我们起的列索引的名字不好听，怎么修改呢？只需修改Dataframe的columns属性： data.columns = ["A", "B", "C"]data 结果如下： 
读者也可以尝试修改Dataframe的index属性。
方法2：Series构成的字典构造Dataframeimport pandas as pdimport numpy as npdic = {"a": pd.Series([1, 2, 3, 4]), "b": pd.Series([4, 5, 6, 7])}data = pd.DataFrame(dic) # 创建Dataframedata运行结果： 
方法3：字典构成的字典构造Dateframe import pandas as pdimport numpy as npdic = {"a": {"一": 1, "二": 2}, "b": {"一": 10, "二": 20}, "c": {"一": 100, "二": 200}}data = pd.DataFrame(dic) # 创建Dataframedata运行结果： 
其中：外层的a,b,c这三个key作为了列索引，内层的一，二作为了行索引。读者可以尝试为字典dic再添加一个元素："d":{"一": 100}，看看创建出来的Dataframe长什么样，这个结果会给你什么启示？
二、列表类
方法1：二维数组构造Dataframeimport pandas as pdimport numpy as npls = np.arange(12).reshape(3, 4) # 创建二维数组data = pd.DataFrame(ls)data 运行结果： 
方法2：字典列表构造Dataframeimport pandas as pdimport numpy as npls = [{"一": 1, "二": 2}, {"一": 10, "二": 20}, {"一": 100, "二": 200}]data = pd.DataFrame(ls)data运行结果： 
可以看到，列表中的字典的key作为了列索引，这个就很像关系型数据库里的字段和值。读者要注意和字典类中方法3的区别。
方法3：Series列表构造Dataframeimport pandas as pdimport numpy as npls = [pd.Series([1, 2, 3, 4]), pd.Series([4, 5, 6, 7])]data = pd.DataFrame(ls)data 运行结果： 
三、小结笔者为读者提供了六种方法创建Dataframe，这里总结一下： 1.细心的读者可能会发现： 在字典类中，字典最外层的key都作为了列索引，而值则作为某一行的值； 在列表类中，列表的每一个元素都作为了某一行的值。 2.读者需要在实际数据处理时，根据处理数据的特点选择合适的方式创建Dataframe。 到此这篇关于Python Pandas创建Dataframe数据框的六种方法的文章就介绍到这了,更多相关Python Pandas创建Dataframe数据框内容请搜索wanshiok.com以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持wanshiok.com！
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