DataFrame 转换：将数据转为 pandas DataFrame。

DataFrame是pandas库中的重要数据结构，它是一个二维表格型的数据结构，类似于SQL表或Excel表格，每个列可以包含不同的数据类型。DataFrame通常用于存储和处理结构化数据，可以方便地对数据进行各种操作，如筛选、排序、分组、计算等。

在Python中，如果你有一个列表或字典列表，或者是其他数据源返回的结果，你可以通过以下步骤将其转换为DataFrame：

1. 使用`pd.DataFrame()`函数创建DataFrame：例如，如果有一个列表的列表，可以这样转换：

   data = [['Name', 'Age', 'City'], ['Alice', 25, 'New York'], ['Bob', 30, 'Chicago']]
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])

2. 如果数据已经在某种格式存在，比如CSV文件、数据库查询结果或网络API响应，可以直接读取：

   df = pd.read_csv('file.csv')  # 从CSV文件
   df = pd.read_sql_query(sql_query, conn)  # 从数据库
   df = pd.json_normalize(response_json)  # 从JSON响应