创建一个DataFrame，里面要给可以、

可以使用pandas的DataFrame函数来创建一个DataFrame，其中包含两个列，一个是名字（Name），一个是年龄（Age）。具体操作可以参考下面的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含名字和年龄的DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]})

# 输出DataFrame
print(df)

运行上述代码后，你会得到一个包含了三个人名字和对应年龄的DataFrame：

       Name  Age
0     Alice   25
1       Bob   30
2  Charlie   35

你可以根据需要修改人名和年龄，来满足你的需求。

相关问题

如何将一个dataframe里面的某一列拆分成三列后返回到dataframe中

可以使用 `split` 函数将一列数据拆分成三列，然后再将这三列数据添加到原始的 `DataFrame` 中。假设你要将 `df` 中的列 `col1` 拆分成三列 `col2`、`col3` 和 `col4`，可以按照以下代码操作：

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'col1': ['a_b_c', 'd_e_f', 'g_h_i']}
df = pd.DataFrame(data)

# 拆分 col1 列
df[['col2', 'col3', 'col4']] = df['col1'].str.split('_', expand=True)

# 显示结果
print(df)

输出结果如下：

    col1 col2 col3 col4
0  a_b_c    a    b    c
1  d_e_f    d    e    f
2  g_h_i    g    h    i

上述代码中，`str.split` 函数将 `col1` 列中的每个元素按照 `_` 分隔成三部分，并将其转换成一个新的 `DataFrame`。`expand=True` 参数表示将分隔后的结果作为新的列添加到 `DataFrame` 中。

最后，使用 `df[['col2', 'col3', 'col4']] = ...` 将新的三列数据添加到原始的 `DataFrame` 中。

创建一个空的dataframe再往里面添加行

创建一个空的dataframe并往其中添加行的一种常见方法是使用pandas库中的DataFrame()函数和append()函数。下面是一个例子：

import pandas as pd

# 创建一个空的dataframe
df = pd.DataFrame(columns=['列1', '列2', '列3'])

# 添加行数据
df = df.append({'列1': '值1', '列2': '值2', '列3': '值3'}, ignore_index=True)
df = df.append({'列1': '值4', '列2': '值5', '列3': '值6'}, ignore_index=True)

在上述例子中，我们首先使用DataFrame()函数创建了一个名为df的空的dataframe，该dataframe有三个列分别为'列1'、'列2'和'列3'。然后，我们使用append()函数向dataframe中添加两行数据，每一行数据都是一个字典类型，键为列名，值为要添加的数据。在添加完行数据后，我们需要将结果赋值给df变量，以便更新原始dataframe。ignore_index=True参数可以确保新添加的行具有连续的整数索引。