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一、创建Dataframe1.创建空dataframe2.从list [ ]创建dataframe把list当做一列把list当做一行3.从 dict{ key : value } 创建dataframe4.从 CSV 创建dataframe二、保存Dataframe保存时常用参数选项增量保存

一、创建Dataframe

1.创建空dataframe

import pandas as pd# 这里创建dataframe时就指定列dataframe = pd.DataFrame(columns=['列名1','列名2','列名3'])

2.从list [ ]创建dataframe

把list当做一列

import pandas as pdlist_data = ['a', 'b', 'c',]df = pd.DataFrame(data=list_data,columns=['列名称'])

结果：

把list当做一行

import pandas as pdlist_data = [['a', 'b', 'c',]] # 使用二维数组df = pd.DataFrame(data=list_data)

结果：

3.从 dict{ key : value } 创建dataframe

dict_data = {'a':1,'b':2,'c':3}dict_df = pd.DataFrame(data=dict_data, index=['行标签'])

结果：

4.从 CSV 创建dataframe

读取csv并指定列名：

df = pd.read_csv('CSV文件位置',names=['列名1','列名2','列名3'])

对于没有header的数据，使用 0,1,2,3…等取代列名：

df = pd.read_csv('CSV文件位置',header=None)

二、保存Dataframe

保存到csv就 dataframe.to_csv() ；保存到excel就dataframe.to_excel() ；这些

保存时常用参数选项

header：是否保存维度的名称，即 dataframe.columns 作为第一行，若不需要，可以设置header=None；若header=1，则使用第一行作为表头；若header=-1，则header会自动从0开始01234填充，适合读取无表头数据。index：是否保存index这一列，若不需要可以设置index=Falsemode：默认覆盖保存，若需增量保存，可以使用 mode=‘a’

增量保存

dataframe.to_csv('保存.csv', index=False,mode='a')