定义函数 返回pd.DataFrame表

可以使用Python中的pandas库来创建和操作数据框（DataFrame）。

下面是一个示例函数，它返回一个包含两列数据的数据框：

import pandas as pd

def create_dataframe():
    data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Jack', 'Sophia'],
            'Age': [27, 22, 24, 29]}
    df = pd.DataFrame(data)
    return df

在上面的函数中，我们首先定义了一个字典数据，其中包含两个键值对，分别对应了“Name”和“Age”这两列数据。然后，我们使用pd.DataFrame()函数将字典数据转换为一个数据框，并将其存储在变量df中。最后，我们返回这个数据框。

要使用这个函数，只需要调用它并将其输出：

df = create_dataframe()
print(df)

这将输出以下结果：

     Name  Age
0    John   27
1   Emily   22
2    Jack   24
3  Sophia   29

相关问题

append函数向pd.DataFrame()中添加元素

`append`函数可以用来向`pd.DataFrame()`中添加元素，具体方法如下：

1. 创建一个空的`pd.DataFrame()`，并指定列名：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2'])

2. 定义一个字典，表示待添加的元素：

new_row = {'col1': 1, 'col2': 'a'}

3. 使用`append`函数，将待添加的元素添加到`pd.DataFrame()`中：

df = df.append(new_row, ignore_index=True)

其中，`ignore_index=True`参数表示忽略原来的索引，重新生成新的索引。

可以多次使用`append`函数，向`pd.DataFrame()`中不断添加元素。

def big_countries(world: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:

def big_countries(world: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame是一个在pandas中定义的函数，它的参数是一个名为world的DataFrame。该函数的目的是过滤出符合条件的国家，并返回一个新的DataFrame，包含'name'、'population'和'area'这三列的数据。通过使用条件判断，将满足条件的行筛选出来，然后再选择所需的列返回。具体的实现方法有两种，一种是使用pandas写法，另一种是使用行过滤方法。在这两种方法中，都使用了与运算符(|)和比较运算符(>=)来对DataFrame进行条件判断，以筛选出符合条件的行。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【Leetcode 30天Pandas挑战】学习记录 上](https://blog.csdn.net/cwtnice/article/details/132065786)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pandas【条件筛选】](https://blog.csdn.net/Henry_Zhao10/article/details/132050959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]