DataFrame 建立

DataFrame的建立可以通过多种方法实现。首先，可以使用Spark库提供的range方法创建单列DataFrame，或将元组list转换为多列DataFrame。此外，还可以使用RDD与DataFrame进行转换，可以通过从RDD创建DataFrame或使用createDataFrame方法将RDD转换为DataFrame。另外，还可以使用外部数据与DataFrame进行转换，可以从CSV、JSON、Parquet、ORC文件创建DataFrame，或者可以使用JDBC创建DataFrame。

另外，对于Python中的Pandas库，DataFrame的创建也有多种方法。DataFrame可以通过使用数组、列表或元组构成的字典来创建。这种方法可以将每个字典的键作为列名，每个字典的值作为列中的数据。DataFrame也可以看作是由Series组成的字典，共用一个索引，数据以二维结构存放。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [DataFrame的创建](https://blog.csdn.net/qq_44807756/article/details/125570576)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【Pandas库】(3) DataFrame的创建方法及基本操作](https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/121304295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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