Pd.dataframe

Pandas DataFrame是Python中pandas库中的核心数据结构，它是一个二维表格型的数据结构，类似于电子表格或SQL表。DataFrame用于存储和处理表格数据，每列可以有不同的数据类型，包括数值、字符串、日期时间等。它具有丰富的功能，支持数据清洗、转换、分组、合并、筛选等多种操作。

以下是Pandas DataFrame的一些关键特性：

1. **列名**：每个列都有一个明确的名字，可以通过列名进行访问和操作。
2. **行索引** 和 **列索引**：默认情况下，每一行都有一个唯一的索引，而列则是按其名称进行索引。
3. **数据对齐**：当进行数学运算时，DataFrame会自动进行列对齐，确保相同列名的数据进行计算。
4. **分块存储**：对于大型数据集，DataFrame支持分块存储，提高内存效率。
5. **数据透视表**：可以轻松创建数据透视表进行复杂汇总和分析。

如果你想要使用Pandas DataFrame，你可以这样做：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [28, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 访问数据
print(df['Name'])  # 输出：Name    Alice    Bob    Charlie
                       # Name
0     Alice
1       Bob
2  Charlie

# 操作数据
df.groupby('City').mean()  # 对City列进行分组并计算平均值