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DataFrame 概述
资料介绍
DataFrame 是 pandas 库中用于数据处理的核心数据结构，类似于表格或电子表格，由行和列组成，可存储多种类型数据（如数值、字符串、日期等）。它兼具 NumPy 数组的高效运算能力和表格数据的灵活结构，是数据分析、清洗、转换和可视化的基础工具。
基本结构与特点
· 二维结构：包含行（索引，Index）和列（标签，Column），每个列可视为 Series 对象。
· 异质数据：不同列可存储不同数据类型（如整数列、字符串列、布尔列）。
· 灵活索引：支持自定义行索引（如时间序列、字符串标签）和列名，便于数据对齐和筛选。
· 缺失值处理：内置 NaN（Not a Number）表示缺失值，提供丰富的填充、删除方法。
· 向量化操作：支持对整列数据进行批量运算，无需循环，提升处理效率。
创建 DataFrame 的常用方法
1. 从字典创建
字典的键作为列名，值（列表或数组）作为列数据：
import pandas as pd
data = {
'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
'年龄': [25, 30, 35],
'城市': ['北京', '上海', '广州']
}
df = pd.DataFrame(data)
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