Pandas中另一个重要的数据对象为数据框（DataFram），由多个序列按照相同的index组织在一起形成一个二维表。事实上，数据框的每一列为序列。数据框的属性包括index、列名和值。由于数据框是更为广泛的一种数据组织形式，许多外部数据文件读取到Python中大部分会采用数据框的形式进行存取，比如数据库、excel和TXT文本。同时数据框也提供了极为丰富的方法用于处理数据及完成计算任务。数据框是Python完成数据处理及分析的最重要数据结构之一，因此学会灵活运用数据框是利用Python进行数据处理及挖掘的关键环节。
下面我们主要介绍数据框（DataFrame）的创建、属性、方法和数据的访问及切片等内容。
基于字典，利用Pandas库中的DataFrame函数，可以创建数据框。其中字典的键转化为列名，字典的值转化为列值，而索引为默认值，即从0开始从小到大排列。
数据框对象具有三个属性，分别为列名、索引和值。
下面我们主要介绍数据框（DataFrame）的创建、属性、方法和数据的访问及切片等内容。
基于字典，利用Pandas库中的DataFrame函数，可以创建数据框。其中字典的键转化为列名，字典的值转化为列值，而索引为默认值，即从0开始从小到大排列。
数据框对象具有三个属性，分别为列名、索引和值。