DataFrame 是一个表格型的数据结构（数据框），它含有一组有序的列，每列可以是不同的数据类型。
DataFrame 既有行索引，也有列索引，可以看作是由多个Series索引组成的字典(共用一个索引)，数据是以二维结构存放的。索引：是指有序列表中的位置。
Python字符串可以看作是字符列表；
每个字符都有一个从零（开始）到长度减一（结束）的索引。
对于字符串”Python”，索引按如下方式分解：
P y t h o n
0 1 2 3 4 5
此外，Python支持负索引，在这种情况下，它从末尾开始计算。最后一个字符的索引为-1，倒数第二个字符的索引为-2，等等：
字典类：
- 数组、列表或元组构成的字典构造 DataFrame
- Series构成的字典构造 DataFrame
- 字典构成的字典构造 DataFrame
列表类：
- 2D ndarray 构造 DataFrame
- Series构成的列表构造 DataFrame
- 字典构成的列表构造 DataFrame
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
1.1 字典类构造DataFrame
注意：数组，列表或元组的元素个数要相同，否则报错
>>> dict = {'a':[1,2,3,4], 'b':(5,6,7,8), 'c':np.arange(1,5)}
>>> dict
{'a': [1, 2, 3, 4], 'b': (5, 6, 7, 8), 'c': array([1, 2, 3, 4])}
>>> frame = pd.DataFrame(dict)
>>> frame
a b c
0 1 5 1
1 2 6 2
2 3 7 3
3 4 8 4
np.arange()：函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列。
参数个数情况：
np.arange(a, b, c) 函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况
1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。
2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。
3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。其中步长支持小数
如：[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是6，步长为1
指定索引行和列：
注意：指定的列索引数量可以大于原来的，如果值不是原来的会返回NAN。指定的行索引可随意变化。
>>> df = pd.DataFrame(dict, index=['A','B','C','D'], columns=['a','b','c','d'])
>>> df
a b c d
A 1 5 1 NaN
B 2 6 2 NaN
C 3 7 3 NaN
D 4 8 4 NaN
注意：不可指定索引行列名。字典键为列索引，行索引默认为位置索引。
>>> df = pd.DataFrame({'m':pd.Series(np.arange(3)),
'n':pd.Series(np.arange(3,5))})
>>> df
m n
0 0 3.0
1 1 4.0
2 2 NaN
注意：不可指定索引行列名，因为内字典键为行索引，外字典将键为列索引
>>> data = {
'a':{'apple':3.1,'mango':4},
'b':{'apple':3.4,'mango':5},
'c':{'apple':3.6}}
>>> df = pd.DataFrame(data)
>>> df
a b c
apple 3.1 3.4 3.6
mango 4.0 5.0 NaN
1.2 列表类构造dataframe
Original: https://blog.csdn.net/m0_53999934/article/details/125115432
Author: Hi_Night
Title: DataFrame索引的创建与基础用法
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