Pandas创建DataFrame对象的几种常用方法

DataFrame是pandas常用的数据类型之一，表示带标签的可变二维表格。本文介绍如何创建DataFrame对象，后面会陆续介绍DataFrame对象的用法。

首先，使用pip、conda或类似工具正确安装扩展库numpy和pandas，然后按照Python社区的管理，使用下面的方式进行导入：

>>> import numpy as np

>>> import pandas as pd

接下来就可以通过多种不同的方式来创建DataFrame对象了，为了避免排版混乱影响阅读，直接在我制作的PPT上进行截图。

生成后面创建DataFrame对象时用到的日期时间索引：

创建DataFrame对象，索引为2013年每个月的最后一天，列名分别是A、B、C、D，数据为12行4列随机数。

创建DataFrame对象，索引与列名与上面的代码相同，数据为12行4列1到100之间的随机数。

根据字典来创建DataFrame对象，字典的“键”作为DataFrame对象的列名，其中B列数据是使用pandas的date_range()函数生成的日期时间，C列数据来自于使用pandas的Series()生成的一维带标签数组，D列数据来自于使用numpy生成的一维数组，E列数据为几个字符串，F列数据是几个相同的字符串。

下面图中的代码与上面代码的不同在于，C列使用index属性修改了整个DataFrame对象的索引。上面代码使用数字做索引，下面的代码使用字符串做索引。

除此之外，还可以使用pandas的read_excel()和read_csv()函数从Excel文件和CSV文件中读取数据并创建DateFrame对象，后面会单独进行介绍。