如果你是一個(gè)pandas初學(xué)者，那么不知道你會(huì)不會(huì)像我一樣。在學(xué)用列表或者數(shù)組創(chuàng)建DataFrame時(shí)理不清怎樣用數(shù)據(jù)生成以及想要形狀的的Dataframe，那么，現(xiàn)在，你不用自己琢磨了，我這里給你整理了一下，現(xiàn)在我們就來(lái)看看這三種生成Dataframe的方式。

1.用傳入列表或者數(shù)組創(chuàng)建DataFrame 采用列表創(chuàng)建DataFrame

nums = [[i for i in range(3)] for _ in range(10)]
nums

colu = [f'col_{i}' for i in range(3)]# 用來(lái)做列名
inde = [f'row_{i}' for i in range(10)]  # 用來(lái)做索引
pd.DataFrame(data=nums,index=inde,columns=colu)
# 參數(shù)解釋：data是要傳入的數(shù)據(jù)，index是索引（不指定會(huì)自動(dòng)產(chǎn)生自增長(zhǎng)的索引），
# columns為指定的列名，按照順序裝在一個(gè)列表中

不知道你發(fā)現(xiàn)沒(méi)有，生成的DataFrame形狀和前面的列表'長(zhǎng)相‘是一樣的，所以，以后要用這種方式創(chuàng)建DataFrame的話是不是只要先把列表生成好形狀，就不用再調(diào)整DataFrame形狀了。

當(dāng)然用數(shù)組創(chuàng)建DataFrame其實(shí)是一樣的道理，所以我不演示了，我這里給一段代碼，需要請(qǐng)自行調(diào)試。

用列表創(chuàng)建DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd
nums = np.array([i for i in range(1,31)]).reshape(10,3)
colu = [f'col_{i}' for i in range(3)]
inde = [f'row_{i}' for i in range(10)]  
pd.DataFrame(data=nums,index=inde,columns=colu)

實(shí)際上這兩種方式我們并不推薦，我們更推薦用下面這種data參數(shù)給字典的方式來(lái)創(chuàng)建DataFrame

2.傳入字典形式參數(shù)創(chuàng)建DataFrame

import numpy as np
import pandas as pd
hight = np.random.randint(158,180,10)
weight = np.random.randint(49,75,10)
pd.DataFrame(data={
 'hight':hight,
 'weight':weight,}
)# 這里沒(méi)有設(shè)置索引，會(huì)自動(dòng)生成

怎么樣，這樣是不是超級(jí)簡(jiǎn)單呢？

將直接讀取數(shù)據(jù)文件生成DataFrame

但實(shí)際上以上創(chuàng)建DataFrame的方式都不是日常工作中最常用的，很多時(shí)候，其實(shí)我們是直接讀取以個(gè)文件，然后將文件中的數(shù)據(jù)放入DataFrame中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
那么，接下來(lái)我們看一下用pandas讀取excel文件或者csv文件
當(dāng)我們輸入代碼pd.read_然后按tab鍵我們發(fā)現(xiàn)

因此我們發(fā)現(xiàn)，其實(shí)不僅僅是csv和excel文件，實(shí)際上還可以讀取很多種類型的文件，但這里我們只演示讀取excel和csv文件

讀取excel

df = pd.read_excel('data/2020年銷售數(shù)據(jù).xlsx')  
df

讀取csv

df = pd.read_csv('data/2018年北京積分落戶數(shù)據(jù).csv',encoding='utf-8')  # encoding參數(shù)指定數(shù)據(jù)的編碼方式為utf-8
df

好了，創(chuàng)建DataFrame就先分享到這里，下篇文章見(jiàn)。

到此這篇關(guān)于pandas創(chuàng)建DataFrame的方式小結(jié)的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas創(chuàng)建DataFrame內(nèi)容請(qǐng)搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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