pd.DataFrame

Pandas 是一个强大的 Python 库，用于处理和分析数据。`DataFrame` 是 Pandas 中的一种数据结构，类似于电子表格或 SQL 中的表。它由一组有序的列组成，每列都有一个列标签（即列名）和元素类型（例如数字、字符串、布尔值等）。每行都有一个行索引（即行号）。你可以使用 `DataFrame` 来存储和处理大量的二维数据。

例如，你可以使用 `pd.DataFrame` 来创建一个新的 `DataFrame`，其中包含一些列和一些行：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3],
    'B': [4, 5, 6],
    'C': [7, 8, 9]
})

print(df)

输出结果：

   A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

你也可以使用 `pd.read_csv` 函数来从 CSV 文件中读取数据并将其存储在一个 `DataFrame` 中：

df = pd.read_csv('data.csv')

这些只是 `DataFrame` 的一些基本用法。Pandas 有许多其他功能，可以帮助你处理和分析数据。如果你对 Pandas 有兴趣，建议你阅读完整的文档：https://pandas.pydata.org/docs/stable/。

相关问题

pd.dataframe

`pd.DataFrame` 是 Pandas 库中的一个函数，用于创建数据框（DataFrame）。数据框是一个二维的表格型数据结构，其中每列可以是不同的数据类型（数值、字符串、布尔值等），类似于 Excel 表格或 SQL 中的表格。`pd.DataFrame` 可以通过多种方式创建，比如从一个 Python 字典、从一个二维数组、从一个 CSV 文件等等。它也提供了很多方法，可以对数据框进行各种操作，例如筛选、排序、合并、分组、聚合等。