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Python中，DataFrame是pandas庫提供的一個(gè)二維表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于制作和處理表格。
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在Python中，pandas庫提供了DataFrame對(duì)象，這是一種二維標(biāo)簽化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以容納任何類型的數(shù)據(jù)，它是一個(gè)類，用于操作結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series組成的字典（共同用一個(gè)索引）。
創(chuàng)建DataFrame
要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)DataFrame，你可以傳遞一個(gè)字典，其中鍵是列名，值是列的值。
import pandas as pd
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
這將輸出：
Name Age 0 Tom 20 1 Nick 21 2 John 19
DataFrame的屬性
DataFrame有很多屬性，可以用來獲取關(guān)于它的信息。df.shape返回DataFrame的維度，df.dtypes返回每列的數(shù)據(jù)類型。
DataFrame的操作
DataFrame支持許多操作，包括索引、切片、排序等，你可以使用df[0]來獲取第一行，使用df['Name']來獲取’Name’列，使用df.sort_values('Age')來按’Age’列排序。
DataFrame的統(tǒng)計(jì)函數(shù)
DataFrame有許多內(nèi)置的統(tǒng)計(jì)函數(shù)，如df.mean()計(jì)算每列的平均值，df.max()返回每列的最大值，df.min()返回每列的最小值等。
DataFrame的缺失數(shù)據(jù)處理
在處理實(shí)際數(shù)據(jù)時(shí)，經(jīng)常會(huì)遇到缺失數(shù)據(jù)，DataFrame提供了處理缺失數(shù)據(jù)的方法，如df.dropna()刪除含有缺失值的行，df.fillna(value)用指定的值填充缺失值。
相關(guān)問題與解答
Q1: 如何在DataFrame中添加一列？
A1: 可以使用df['new_column'] = values的方式添加一列，其中values可以是列表或其他pandas對(duì)象。
Q2: 如何刪除DataFrame中的一行或一列？
A2: 可以使用df.drop(labels, axis=0)刪除行，其中labels是要?jiǎng)h除的行的標(biāo)簽；使用df.drop(columns, axis=1)刪除列，其中columns是要?jiǎng)h除的列的名稱。
Q3: 如何對(duì)DataFrame進(jìn)行分組操作？
A3: 可以使用df.groupby(column_name)進(jìn)行分組，其中column_name是要分組的列的名稱，然后可以使用各種聚合函數(shù)，如.mean(), .sum()等。
Q4: 如何處理DataFrame中的重復(fù)行？
A4: 可以使用df.duplicated()檢查是否有重復(fù)的行，使用df.drop_duplicates()刪除重復(fù)的行。
網(wǎng)頁題目：python中frame函數(shù)制作表格
新聞來源：http://m.fisionsoft.com.cn/article/copdoci.html
