将多个值读入pandas DataFrame

可以使用多种方法，以下是其中几种常用的方法：

从CSV文件读取：可以使用pandas的read_csv函数来读取CSV文件，并将其转换为DataFrame。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

其中，'data.csv'是CSV文件的路径。

从Excel文件读取：可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件，并将其转换为DataFrame。示例代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')

其中，'data.xlsx'是Excel文件的路径。

从数据库读取：可以使用pandas的read_sql函数来从数据库中读取数据，并将其转换为DataFrame。需要先建立数据库连接，并提供SQL查询语句。示例代码如下：

import pandas as pd
import sqlite3

# 建立数据库连接
conn = sqlite3.connect('database.db')

# 执行SQL查询语句，并将结果转换为DataFrame
df = pd.read_sql('SELECT * FROM table', conn)

其中，'database.db'是数据库文件的路径，'table'是要查询的表名。

从列表或字典读取：可以直接使用pandas的DataFrame函数，将列表或字典转换为DataFrame。示例代码如下：

import pandas as pd

# 从列表读取
data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

# 从字典读取
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

其中，data是列表或字典的数据，columns是列名。

以上是几种常用的方法，根据具体情况选择适合的方法来读取多个值并创建pandas DataFrame。