数据分析--pandas DataFrame
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了数据分析--pandas DataFrame相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
pandas DataFrame是一个表格类型的数据，含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值，字符串，布尔值）。DataFrame即有行索引，也有列索引，可以看作由Series组成的字典（公用同一个索引）。
DataFrame是以一个或者多个二维块存放的（而不是列表，字典或别的一维数据结构）
构建DataFrame
传入一个等长列表或Numpy数组组成的字典
DataFrame会自动加上索引，且全部列会被有序排列
可以指定序列的排序
传入的列在数据中找不到，会产生Na值
从DataFrame中获取Series---类似字典的方式,返回与DataFrame一样的索引
给列赋值---注意长度必须跟DataFrame的长度相匹配
若赋值的是一个Series，会精确匹配DataFrame的索引，所有的空为会填上缺失值
注意：
通过索引返回的数据只是相应数据的视图而已，并不是副本。因此，对返回的Series做的任何修改会反应到源DataFrame上
嵌套指点---字典的字典
外层字典的键作为列，内层键作为行索引
也可以对结果进行转置
以上是关于数据分析--pandas DataFrame的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
pandas改变dataframe索引数据列的数据类型（change the index column data type of pandas dataframe）
pandas 学习： pandas 数据结构之DataFrame
pandas使用字典列表创建dataframe（list of dictionaries）pandas使用字典数据创建dataframe（dictionary）
利用Python进行数据分析：Pandas（Series+DataFrame）