DataFrame创建数据

所需包/库：

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas import DataFrame

1、使用二维数组创建

df1=DataFrame(np.random.randint(0,10,(4,4)),index=[1,2,3,4],columns=['a','b','c','d'])
print(df1)
'''
创建了一个4行4列由0-10随机整数组成的二维数组
列名为a、b、c、d
索引为：1、2、3、4
'''

输出结果为：

2、使用字典创建

dict={'province':['Guangdong','Beijing','Neimenggu','Fujian'],'pop':[1.3, 2.4, 1.1, 0.7],'year':[2018,2018,2018,2018]}
df2=pd.DataFrame(dict,index=[1,2,3,4])
print(df2)
'''
行索引（由index决定）：1、2、3、4
列索引（列名）：由字典中的key决定。此处就是：province、pop、year
'''

输出结果为：

如果索引相同的情况下，相同索引的值会相对应，缺少的值会添加NaN（空值）
例如：

data={'Name':pd.Series(['zs','ls','we'],index=['a','b','c']),'Age':pd.Series(['10','20','30','40'],index=['a','b','c','d']),'country':pd.Series(['中国','日本','韩国'],index=['a','c','b'])
}
df=pd.DataFrame(data)
print(df)

以上有相同的索引会相对应，输出结果如下：

3、使用from_dict

dict2={"a":[1,2,3],"b":[4,5,6]}
df3=pd.DataFrame.from_dict(dict2)
print(df3)
'''
a和b为列名(列索引)
索引为默认索引
'''

输出结果为：

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