stuinfo = pd.DataFrame(scores)

### 创建 `stuinfo` DataFrame 对象

为了创建一个名为 `stuinfo` 的 Pandas DataFrame 对象，可以按照如下方法操作：

import pandas as pd

# 定义字典形式的数据结构
data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [20, 21, 22],
    '成绩': [85, 90, 95]
}

# 使用pd.DataFrame函数来创建DataFrame对象并赋值给变量stuinfo
stuinfo = pd.DataFrame(data)

print(stuinfo)

上述代码展示了如何通过定义一个包含学生信息的 Python 字典，并将其传递给 `pd.DataFrame()` 构造器从而生成一个新的 DataFrame 实例[^1]。

此过程中的每一步都至关重要：首先是导入必要的库；接着准备要存储于 DataFrame 中的数据源，在这里是作为键值对存在的字典；最后调用 `pd.DataFrame()` 方法完成转换工作。一旦成功执行这段脚本，将会得到一个具有特定行列布局的新表格型数据容器——即 `stuinfo` 数据框。

相关问题

Eclass PyMongo: def init _-(self)： # 连接MongoDB数据库，赋值给变量self.mon_client self.mon_client = pymongo. self.mon_db = self .mon_client["stUDb"] self.mon_col = self.mon_db["StuInfo"]

这段代码是一个 Python 类的构造函数，用于连接 MongoDB 数据库，并且创建一个数据库和一个集合。具体来说：

- `PyMongo` 是一个类名，表示这是一个 Python 类。
- `__init__(self)` 是类的构造函数，构造函数会在创建类的实例时自动调用。
- `self` 是一个默认参数，表示类的实例本身。
- `self.mon_client` 是该类实例的一个属性，它的值是连接 MongoDB 数据库的客户端对象。
- `self.mon_db` 是该类实例的另一个属性，它的值是一个名为 "stUDb" 的数据库对象。
- `self.mon_col` 是该类实例的第三个属性，它的值是一个名为 "StuInfo" 的集合对象。

这样，当你创建一个 `PyMongo` 类的实例时，就会自动连接到 MongoDB 数据库，并且可以通过访问 `self.mon_client`、`self.mon_db`、`self.mon_col` 这三个属性来操作数据库。

@class PyMongo: def _init_ (self): ＃ 连接MongODB数据库，赋值给变量self.mon_client self.mon_client = pymongo.L- (1) --___Chost='Localhost', port=27017) self.mon_db = self.mon_client ["stUDb"] self.mon_col = self.mon_db ["StuInfo"]

这段代码也是一个 Python 类的构造函数，用于连接 MongoDB 数据库，并且创建一个数据库和一个集合。不同之处在于：

- `pymongo.L- (1) --___Chost='Localhost', port=27017)` 是连接 MongoDB 数据库的语句，其中 "Localhost" 表示本地主机，27017 是 MongoDB 默认的端口号。
- `self.mon_client` 是该类实例的一个属性，它的值是连接 MongoDB 数据库的客户端对象。
- `self.mon_db` 是该类实例的另一个属性，它的值是一个名为 "stUDb" 的数据库对象。
- `self.mon_col` 是该类实例的第三个属性，它的值是一个名为 "StuInfo" 的集合对象。

这样，当你创建一个 `PyMongo` 类的实例时，就会自动连接到 MongoDB 数据库，并且可以通过访问 `self.mon_client`、`self.mon_db`、`self.mon_col` 这三个属性来操作数据库。需要注意的是，代码中的 `__init__` 函数名中的下划线应该为双下划线，而不是单下划线。