python df是什么意思

pandas 数据框 (df) 是 python 的 pandas 库中用于存储和操作表格数据的核心数据结构，包含数据、索引和标签，所有列必须包含相同类型的数据。优点包括轻松操作数据、处理大型数据集，以及支持过滤、聚合和分组操作。

什么是 pandas 数据框（df）？

Python 中的 Pandas 库是一个灵活而强大的数据分析和操作工具。Pandas 数据框 (df) 是该库中的核心数据结构，用于存储和操作表格数据。

Pandas 数据框的特性：

• 数据：数据框由多个列组成，其中每个列包含相同类型的数据。
• 索引：每个行都有一个唯一的索引，通常是整数或字符。
• 标签：列也有标签，通常是字符串。
• 同质性：数据框中的所有列都必须包含相同类型的数据。

使用数据框的好处：

• 轻松地操纵和操作表格数据。
• 高效地处理大型数据集。
• 支持各种数据操作，如过滤器、聚合和分组。

创建和使用数据框：

要创建一个数据框，可以使用 Pandas 的 DataFrame() 函数，并提供数据和索引或列标签。例如：

import pandas as pd

data = {
    'Name': ['John', 'Jane', 'Mark'],
    'Age': [25, 30, 28]
}

df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C'])

print(df)

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输出：

   Name  Age
A  John   25
B  Jane   30
C  Mark   28

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访问数据框数据：

可以使用索引或列标签来访问数据框中的数据。例如：

df['Name']  # 返回 Name 列
df.loc['A']  # 返回索引 A 的行

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操作数据框：

Pandas 数据框支持各种数据操作，包括：

• 过滤：使用 .query() 或 .filter() 方法筛选特定行。
• 聚合：使用 .agg() 方法对数据进行统计运算，例如求和或平均值。
• 分组：使用 .groupby() 方法对数据进行分组，并对每组应用函数。

结论：

Pandas 数据框是 Python 中用于存储和操作表格数据的强大而灵活的数据结构。它们使数据分析和操作变得更加容易和高效。

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