用值声明 pandas 数据框 - Python

在数据分析和机器学习中，我们经常使用 pandas 数据框。通常情况下，我们会从文件、数据库或者 API 接口中读取数据，然后将其转换成 pandas 数据框。但是有时候，我们需要使用手动创建数据框的方式。本文将介绍如何使用值声明 pandas 数据框。

环境设置

在介绍如何创建 pandas 数据框之前，我们需要先安装 Pandas 库。可以使用以下命令来安装：

pip install pandas

创建数据框

Pandas 的 DataFrame() 函数可以用于创建一个空的数据框。在创建数据框的时候，可以指定不同的参数，例如列名、数据类型等等。下面是一个例子：

# 导入 Pandas 库
import pandas as pd

# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame()

# 添加列
df["Name"] = ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"]
df["Gender"] = ["Female", "Male", "Male", "Male"]
df["Age"] = [25, 30, 35, 20]

# 显示数据框
print(df)

上面的代码会输出如下结果：

| | Name | Gender | Age | |---:|:---------|:---------|------:| | 0 | Alice | Female | 25 | | 1 | Bob | Male | 30 | | 2 | Charlie | Male | 35 | | 3 | David | Male | 20 |

可以看到，我们使用 DataFrame() 函数创建了一个空的数据框，然后使用 [] 运算符来添加列。在这个例子中，我们添加了三列：Name、Gender 和 Age。

结论

在这篇文章中，我们介绍了如何使用值声明 pandas 数据框。我们使用 DataFrame() 函数创建了一个空的数据框，并通过 [] 运算符来添加列。如果您需要手动创建一个数据框，这可能会派上用场。快去试试吧！