告诉你怎么创建pandas数据框架（dataframe）

标签：Python与Excel,pandas

通过前面的一系列文章的学习，我们已经学习了使用pandas将数据加载到Python中的多种不同方法，例如.read_csv()或.read_excel()。这些方法就像Excel中的“打开文件”，但我们通常也需要“创建新文件”。下面，我们就来学习如何创建一个空的数据框架（例如，像一个空白的Excel工作表）。

基本语法

在pandas中创建数据框架有很多方法，这里将介绍一些最常用和最直观的方法。所有这些方法实际上都是从相同的语法pd.DataFrame()开始的。下面是该方法的几个重要参数：

• data：确切地说，这是你想要放到数据框架中的数据。
• index：命名索引。
• columns：命名列。

这里的参数data可以接受多种不同的形式：int、string、boolean、list、tuple、dictionary，等。

创建一个n×m大小的数据框架

让我们创建一个10行5列的数据框架，填充的值都为1。这里我们指定data=1，且有10行（索引）和5列。

图1

从列表中创建数据框架

从列表创建数据框架，开始可能会让人困惑，但一旦你掌握了窍门，它就会慢慢变得直观。让我们看看下面的例子。有两个列表，然后创建一个这两个列表的列表[a，b]。注意输出的结果。

图2

现在，让我们从列表[a，b]中创建一个数据框架。它实际上只是将上述结构放入一个数据框架中。因为我们没有指定index和columns参数，默认情况下它们被设置为从0开始的整数值。记住，Python是基于0的索引。

图3

如果你查看[a，b]和新的数据框架，以上内容实际上非常直观。然而，如果你打算创建两列，第一列包含a中的值，第二列包含b中的值，该怎么办？你仍然可以使用列表，但这一次必须将其zip()。

图4

好的，但是zip对象到底是什么？它实际上是一个迭代器，只是一个对象，你可以通过它进行迭代（循环）。一般来说，如果你想查看迭代器中的内容，只需执行一个循环，然后像下面这样打印出迭代器中的元素。

图5

还记得列表[a，b]的样子吗？现在，如果从该迭代器创建一个数据框架，那么将获得两列数据：

图6

从字典创建数据框架

最让人喜欢的创建数据框架的方法是从字典中创建，因为其可读性最好。当我们向dataframe()提供字典时，键将自动成为列名。让我们从构建列表字典开始。

图7

于是，我们在这个字典里有两个条目，第一个条目名称是“a”，第二个条目名称是“b”。让我们从上面的字典创建一个数据框架。

图8

上述方法等同于下面的方法，但更具可读性。

图9

小结

记住，数据框架是相当灵活的，一旦创建它，你就可以调整其大小以满足需要。我们可以自由地将行或列插入数据框架，反之亦然（使用我们之前的10 x 5数据框架示例）。

图10

这可能是显而易见的，但这里仍然想指出，一旦我们创建了一个数据框架，更具体地说，一个pd.dataframe()对象，我们就可以访问pandas提供的所有精彩的方法。例如，我们可以按降序对数据框架行进行排序：

图11