如何运用pandas构建DataFrame的七种独特技巧？

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笔者在学习pandas过程中，总结了一些创建dataframe的方法。通过查阅资料，归纳了几种常见方法，欢迎留言补充。练习代码，请点击此处下载+学习环境：

第一种：使用字典创建pythondata={'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 22]}df=pd.DataFrame(data)

第二种：使用列表的列表创建pythondata=[['Tom', 20], ['Nick', 21], ['John', 22]]df=pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

第三种：使用列表的元组创建pythondata=[('Tom', 20), ('Nick', 21), ('John', 22)]df=pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

笔者在学习pandas,在学习过程中总结了一下创建dataframe的方法，通过查阅资料总结遗下几种方法，如果你有其他的方法欢迎留言补充。

练习代码 请点击此处下载

学习环境：

第一种： 用Python中的字典生成

第二种： 利用指定的列内容、索引以及数据

第三种：通过读取文件，可以是json,csv,excel等等。

本文例子就用excel, 上篇博客笔者已经用csv举例了。这里要注意，如果用excel请先安装xlrd这个包

这个文件笔者放在代码同目录

第四种：用numpy中的array生成

第五种： 用numpy中的array，但是行和列名都是从numpy数据中来的

第六种： 利用tuple合并数据

第七种： 利用pandas的series

到此这篇关于pandas创建DataFrame的7种方法小结的文章就介绍到这了,更多相关pandas创建DataFrame内容请搜索易盾网络以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持易盾网络！