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DataFrame简介.

更新时间：2026-06-29 08:13:01 大小：15K 上传用户：江岚查看TA发布的资源 标签：dataframe 下载积分：2分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

DataFrame是Pandas库中最核心的数据结构之一，是用于存储和处理结构化数据的二维表格型数据结构，它兼具行索引（row index）和列索引（column index），可以存储不同数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值等）的数据，非常适合处理现实场景中各类带标签的表格数据，比如Excel表格、SQL查询结果、CSV文件数据都可以转换为DataFrame进行处理。

核心特性

1. 二维结构化存储：DataFrame本质是一个由Series（Pandas的一维数据结构）为列组成的表格，可以看作是多个共享同一个行索引的Series组合而成。

2. 灵活的索引机制：同时支持行索引和列索引，通过索引可以快速定位、筛选数据，支持自定义索引名称和类型。

3. 异构数据支持：不同列可以存储不同类型的数据，这也是它和二维numpy数组最大的区别，numpy数组要求所有元素数据类型一致，而DataFrame无此限制。

4. 丰富的内置方法：内置了数据清洗、转换、统计分析、缺失值处理、分组聚合、合并拼接等上百种数据处理方法，极大简化了数据分析流程。

创建DataFrame的常见方法

1. 从字典创建

最常用的创建方式之一，字典的key会作为列名，value作为对应列的数据：

import pandas as pd

data = {

'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],

'年龄': [22, 25, 21, 28],

'成绩': [85.5, 92.0, 78.0, 90.5]

}

df = pd.DataFrame(data)

创建完成后会自动生成默认的整数行索引（0,1,2,3...），也可以自定义行索引：

df = pd.DataFrame(data, index=['student1', 'student2', 'student3', 'student4'])


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