DATAFRAME 的数据结构

DataFrame 是 Pandas 库中的一个重要数据结构，它是由不同的列组成的表格数据结构。每一列可以是不同的数据类型，如字符串、整数、浮点数等。DataFrame 通常用于数据清洗、数据分析和数据可视化等任务。

DataFrame 可以通过以下方式创建：

1. 从 CSV 文件、Excel 文件、数据库、JSON 文件等数据源中读取数据；
2. 从 Python 字典、Numpy 数组等数据结构中创建 DataFrame。

DataFrame 的主要属性包括：

1. `index`：DataFrame 的行标签；
2. `columns`：DataFrame 的列标签；
3. `values`：DataFrame 中的数据；
4. `shape`：DataFrame 的形状，即行数和列数；
5. `dtypes`：DataFrame 中每列的数据类型；
6. `info()`：DataFrame 的信息摘要，包括每列的非空值数量和数据类型等信息；
7. `describe()`：DataFrame 的描述性统计信息，包括每列的计数、平均值、标准差、最小值、25% 分位数、50% 分位数、75% 分位数和最大值等。

DataFrame 支持许多操作，例如选择、过滤和转换等。可以使用 `loc` 和 `iloc` 属性来选择 DataFrame 中的行和列，使用 `drop()` 方法来删除行或列，使用 `groupby()` 方法来对 DataFrame 进行分组，使用 `merge()` 方法来合并两个 DataFrame 等。