df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=[‘昨收’])

好的，你想创建一个名为'df'的Pandas DataFrame。你将使用给定的数据和索引来创建DataFrame，而列名将设置为'昨收'。以下是创建DataFrame的示例代码：

import pandas as pd

data = [1.23, 4.56, 7.89]  # 替换为你的实际数据
index = ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03']  # 替换为你的实际索引

df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=['昨收'])

请确保将数据和索引替换为你实际使用的值。如果你有其他问题，请随时问我！

相关问题

df = pd.DataFrame

df = pd.DataFrame是Pandas库中的一个函数，用于创建一个数据框（DataFrame）。数据框是一种二维的数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理结构化数据。

在创建DataFrame时，可以传入不同类型的数据，如列表、字典、数组等。DataFrame由行和列组成，每一列可以有不同的数据类型。以下是创建DataFrame的一些常见方式：

1. 从列表创建DataFrame：

   import pandas as pd
   data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

2. 从字典创建DataFrame：

   import pandas as pd
   data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
   df = pd.DataFrame(data)

3. 从数组创建DataFrame：

   import pandas as pd
   import numpy as np
   data = np.array([['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]])
   df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

DataFrame提供了许多功能强大的方法和属性，可以对数据进行筛选、排序、分组、计算等操作。它是数据分析和数据处理中常用的工具之一。

df = pd.DataFrame()

`df = pd.DataFrame()` 是用来创建一个空的DataFrame对象的代码。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，类似于表格或电子表格，可以用来存储和处理数据。

这行代码创建了一个没有任何数据的空DataFrame。你可以通过添加数据、定义列名等方式来填充DataFrame。

以下是一个示例，演示了如何向空的DataFrame添加数据和列名：

import pandas as pd

# 创建一个空的DataFrame对象
df = pd.DataFrame()

# 添加数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35]}
df = df.append(pd.DataFrame(data))

# 定义列名
df.columns = ['Name', 'Age']

# 打印DataFrame
print(df)

在这个例子中，我们做了以下操作：
- 创建了一个空的DataFrame `df = pd.DataFrame()`
- 通过字典 `data` 定义了数据
- 使用 `df.append()` 方法将数据添加到DataFrame中
- 使用 `df.columns` 属性重新定义了列名
- 最后打印了DataFrame的内容

你可以根据实际需求修改示例代码中的数据和列名。