Pandas DataFrame二维数组说明、DataFrame的创建、从文件中读取DataFrame对象知识---初学基础

1.DataFrame说明

DataFrame是一个【表格型】的数据结构，可以看做是【由Series组成的字典】（共用同一个索引）。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成，设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维，DataFrame既有行索引，也有列索引，DataFrame属性：values、columns、index、shape。

• 行索引：index
• 列索引：columns
• 值：values（numpy的二维数组）

2.DataFrame的创建

直接创建：


使用字典创建：

3.从文件中读取DataFrame对象

pandas.read_excel（io，sheet_name = 0，header = 0，names = None，index_col = None，usecols = None，squeeze = False,dtype = None, …）
io：字符串，文件的路径对象；
sheet_name：None、string、int、字符串列表或整数列表，默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时获取所有工作表；
header：指定作为列名的行，默认0，即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据；若数据不含列名，则设定 header = None；
names：默认为None，要使用的列名列表，如不包含标题行，应显示传递header=None；
index_col：指定列为索引列，默认None列（0索引）用作DataFrame的行标签；
usecols：int或list，默认为None；
squeeze：boolean，默认为False,如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series；
dtype：列的类型名称或字典，默认为None。数据或列的数据类型。例如{‘a’：np.float64，‘b’：np.int32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器，则它们将应用于dtype转换的INSTEAD；
skiprows：省略指定行数的数据,从第一行开始；
skipfooter：省略指定行数的数据，从尾部数的行开始；
dtype:字典类型{‘列名1’:数据类型，‘列名’:数据类型}，设定指定列的数据类型；
创建一个myname.xlsx的文件：两个工作表


取第一个工作表的内容：

取第二个工作表的内容：

注：1.index_col 默认值（index_col = None）——重新设置一列成为index值
2.index_col=False——重新设置一列成为index值
3.index_col=0——第一列为index值，index_col=0，将第一列变为index。
4.index_col 以哪一列作为行索引，header 指定哪一行作为列索引，sheet_name 可以设置工作表的索引或名称

4.使用Series构造DataFrame

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