pd.DataFrame

`pd.DataFrame` 是 Pandas 库中的一个类，用于创建二维表格数据结构。它是一种非常方便的数据结构，可以用于存储和操作各种类型的数据，包括数字、字符串、时间序列等等。你可以使用 `pd.DataFrame` 构造函数来创建一个新的数据框，也可以使用其他方法来对现有的数据框进行操作和修改。例如，你可以使用 `pd.DataFrame` 将一个字典转换为数据框：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   30      M
2   Charlie   35      M
3     David   40      M

这个数据框有三列（name、age 和 gender），四行数据。每列是一个 Pandas 序列，每行是一个观测值。你可以使用 `df.head()` 方法来查看数据框的前几行，或者使用 `df.tail()` 方法来查看数据框的后几行。你还可以使用 `df.shape` 属性来获取数据框的形状（即行数和列数）。

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`pd.DataFrame` 是 Pandas 库中的一个函数，用于创建数据框（DataFrame）。数据框是一个二维的表格型数据结构，其中每列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等），类似于 Excel 表格或 SQL 中的表格。`pd.DataFrame` 可以通过多种方式创建，比如从一个 Python 字典、从一个二维数组、从一个 CSV 文件等等。它也提供了很多方法，可以对数据框进行各种操作，例如筛选、排序、合并、分组、聚合等。