今天学习的是

1；pandas的另外一个数据类型：DataFrame。

2；以及生成Series和DataFrame

3；pandas的数据类型

DataFrame(data=None, index: 'Axes | None' = None, columns: 'Axes | None' = None, dtype: 'Dtype | None' = None, copy: 'bool | None' = None)

1；data：数据

2；index：行的标签

3；columns: 列的标签。

4；dtype: 输出的类型。

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来举几个例子：

import pandas as pd

a = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
b = pd.DataFrame(a)
print(b)

a = {'姓名':['张三','李四'],'年龄':[20,25],'身高':[1.73,1.75]}
b=pd.DataFrame(a)
print(b)


a = {'姓名':['张三','李四'],'年龄':[20,25],'身高':[1.73,1.75]}
b=pd.DataFrame(a,index=(1,2))
print(b)

1；字典的键是行的内容，字典的值是列的内容，一一对应

2；index 可更改标签数值，如果默认则从0开始，可以看第三个例子，标签的个数需要与值的个数一致，否则会报错。

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生成Series，Series是一个带有标签的一维数组，这个数组可以由任何类型数据构成，包括整型、浮点、字符、Python对象等。它的轴标签被称为索引，它是Pandas最基础的数据结构。

数据是：列表和元组的情况下：

import pandas as pd
a = [1,2,3,4,5,6]
b = pd.Series(a)
print(b)


a = (1,2,3,4,5,6)
b = pd.Series(a)
print(b)

结果都是一样，左边是索引值，右边是值。

数据是：NumPy的ndarray结构：

import pandas as pd
import numpy as np
a = pd.Series(np.random.rand(6),index=[1,2,3,4,5,6])
print(a)

Numpy 可以轻松地生产一组数组并且给这组随机数标记。

数据是：字典

import pandas as pd
import numpy as np
a = {'张三':18,'李四':20,'王二':25}
b = pd.Series(a)
print(b)

原数据是字典的标记值就是字典的键，如果要更改标记值就更改index=

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生成DataFrame,DataFrame是二维数据结构，数据以行和列的形式排列，表达一定的数据意义。DataFrame的形式类似于CSV、Excel和SQL的结果表，有多个数据列，由多个Series组成。

数据是：字典

import pandas as pd
import numpy as np
a = {'男性':['张三','李四','王二'],'女性':['刘梅','安红','妞妞']}
print(pd.DataFrame(a))

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pandas的数据类型：

常见的3种数据类型：

int64：整数

float64：浮点数

object：文字

Python检查类型用的是type，pandas用的是types