DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。DataFrame 既有行索引也有列索引，它可以被看做由 Series 组成的字典（共同用一个索引）。
DataFrame 构造方法如下：
data：一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。
index：索引值，或者可以称为行标签。
columns：列标签，默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …, n) 。
dtype：数据类型。
copy：拷贝数据，默认为 False。
Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构，类似二维数组。
实例 – 使用列表创建
以下实例使用 ndarrays 创建，ndarray 的长度必须相同， 如果传递了 index，则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引，则默认情况下，索引将是range(n)，其中n是数组长度。
实例 – 使用 ndarrays 创建
从以上输出结果可以知道， DataFrame 数据类型一个表格，包含 rows（行） 和 columns（列）：
还可以使用字典（key/value），其中字典的 key 为列名:
实例 – 使用字典创建
输出结果为：
没有对应的部分数据为 NaN。
Pandas 可以使用 loc 属性返回指定行的数据，如果没有设置索引，第一行索引为 0，第二行索引为 1，以此类推：
输出结果如下：
注意：返回结果其实就是一个 Pandas Series 数据。
也可以返回多行数据，使用 [[ … ]] 格式， … 为各行的索引，以逗号隔开：
输出结果为：
注意：返回结果其实就是一个 Pandas DataFrame 数据。
我们可以指定索引值，如下实例：
输出结果为：
Pandas 可以使用 loc 属性返回指定索引对应到某一行：
输出结果为：
Original: https://blog.csdn.net/weixin_59862023/article/details/124409218
Author: 大数据技术李建波
Title: Pandas 数据结构 – DataFrame
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