pd.DataFrame

`pd.DataFrame` 是 pandas 库中的一个类，用于创建二维表格（即数据框）来存储和处理数据。它可以从多种数据源中创建数据框，如字典、列表、Numpy 数组等。数据框是 pandas 中最重要的数据结构之一，可以进行高效的数据清洗、分析和可视化等操作。例如，可以使用 `pd.DataFrame()` 将一个字典转换为数据框：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果为：

       name  age      city
0     Alice   25  New York
1       Bob   30    London
2   Charlie   35     Paris
3     David   40     Tokyo

这里我们创建了一个包含三列数据的数据框，每列分别为姓名、年龄和城市。可以看到，`pd.DataFrame()` 将字典数据转换为了一个二维表格。

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`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。