dataframe构建

要构建一个DataFrame数据框，有几种方法可以实现。首先，你可以使用`pd.DataFrame()`函数创建一个空的DataFrame数据框。例如：`df = pd.DataFrame()`。这将创建一个没有任何列和索引的空数据框。

其次，你可以使用字典组成的列表来构建DataFrame。每个字典表示一行数据，字典的键是列名，字典的值是该列对应的数据。例如：`data = [{'x':1, 'y':2, 'z':3}, {'x':4, 'y':5, 'z':6}]`，然后使用`pd.DataFrame(data, index=['a','b'])`来创建DataFrame。这样，你将得到一个具有指定索引的DataFrame数据框，并且每个字典中的键将成为列名。

另外，你也可以使用二维列表来创建DataFrame数据框。每个子列表表示一行数据，子列表中的元素按顺序对应每一列的值。例如：`data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]]`，然后使用`pd.DataFrame(data, columns=['Name','Age'])`来创建DataFrame。这将生成一个具有指定列名的DataFrame数据框。

综上所述，你可以根据需要选择适合的方法来构建DataFrame数据框。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [[Pandas] 构建DataFrame数据框](https://blog.csdn.net/Hudas/article/details/130466113)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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