Pandas中创建DataFrame对象以及相关的列操作，行操作

创建DataFrame对象

pd.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=None)

使用嵌套列表创建：

指定数值元素的数据类型为float

注：dtype只能设置一个，设置多个列的数据类型，需要使用其他方式

列表嵌套字典创建DataFrame对象：列表嵌套字典可以作为输入数据传递给DataFrame构造函数。默认情况下，字典的key被用作列名

注：如果其中某个元素值缺失，也就是字典的key无法找到对应的value，将使用NaNcy代替

Series创建DataFrame对象（字典对应的值是Series）：可以传递一个字典形式的Series，从而创建一个DataFrame对象，其输出结果的行索是所有index合集

注：对于one列而言，此处虽然显示了行索引‘d’,但由于没有与其对应的值，所以他的值为NaN

添加自定义的行标签（字典的对应值是列表）：

9.列操作DataFrame：DataFrame可以使用列标签来完成数据的选取、添加和删除操作

（1）选取数据列

可以使用列索引，轻松实现数据选取

（df不能使用切片选取多列，也不可以直接通过标签位置去获取列）

pandas创建DataFrame的7种方法小结

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（2）列添加

使用columns列索引标签可以实现添加新的数据列

注：除此之外，还可以使用inset（）方法插入新的列：df.insert(loc,column,value,allow_duplicates=False)

eg.

（3）删除数据列：通过del和pop（）都能删除DataFrame中的数据列，pop有返回值

pandas创建新Dataframe并添加多行的实例

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10.行操作DataFrame：

（1）标签选取：

行操作需要借助loc属性来完成：按标签或布尔数组访问一组行和列

注：loc允许接受两个参数分别是行和列

行和列还可以使用切片