dataframe数据类型

DataFrame 是 Pandas 库中的一个数据结构，用于处理结构化数据。它类似于表格，由行和列构成。每列可以有不同的数据类型，例如整数、浮点数、字符串等。DataFrame 便于对数据进行操作和分析。

在 Pandas 中，可以使用以下方式创建 DataFrame：

1. 从列表、字典或 NumPy 数组创建：

   import pandas as pd
   
   # 从列表创建 DataFrame
   data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
   
   # 从字典创建 DataFrame
   data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
   df = pd.DataFrame(data)
   
   # 从 NumPy 数组创建 DataFrame
   import numpy as np
   data = np.array([['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]])
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

2. 从文件读取数据创建：

   import pandas as pd
   
   # 从 CSV 文件读取数据创建 DataFrame
   df = pd.read_csv('data.csv')
   
   # 从 Excel 文件读取数据创建 DataFrame
   df = pd.read_excel('data.xlsx')

DataFrame 提供了丰富的方法和属性，可以进行数据的筛选、切片、聚合、合并等操作，以及统计分析和可视化。