上一节学习了Series相关的概念，这部分的知识是学习pandas另一数据结构：DataFrame的基础。
DataFrame是二维的、有标记的数据结构，它可以具有可能不同类型的列。
可以将其看做类似SQL表格，或者包含多个Series对象的字典。
DataFrame可接受数据类型
DataFrame可以接受多种数据输入：
-
由一维ndarray构成的字典, 列表, 字典, 或者是Series
-
二维的ndarray
-
单独的Series
-
其它的DataFrame
由字典构成DataFrame
如果构成dataframe的元素没有对应的index，比如例子中的列名为two的index是从a->b，但是列名为one的index只有a,b,c，所以在形成的dataframe中，列one对应索引为d的值为NaN：
d = {
'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
->
one two
a 1.0 1.0
b 2.0 2.0
c 3.0 3.0
d NaN 4.0当然，也可以通过索引来构建DataFrame，只选取特定index的值构成dataframe：
d = {
'one': pd.Series([1., 2., 3.], index=['a', 'b', 'c']),
'two': pd.Series([1., 2., 3., 4.], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
}
print(pd.DataFrame(d, index=['d', 'b', 'a']))
->
one two
d NaN 4.0
b 2.0 2.0
a 1.0 1.0通过list或者ndarray来构建dataframe
不指定index，默认从0开始，最大为list或者是array的长度：
d = {'one': [1., 2., 3., 4.],
'two': [4., 3., 2., 1.]}
df = pd.DataFrame(d)
print(df)
->
one two
0 1.0 4.0
1 2.0 3.0
2 3.0 2.0
3 4.0 1.0
df = pd.DataFrame(d,index=['a','b','c','d'])
print(df)
->
one two
a 1.0 4.0
b 2.0 3.0
c 3.0 2.0
d 4.0 1.0通过多个dict构建dataframe
这块的逻辑其实和通过ndarray构建dataframe的逻辑差不多：
data2 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
print(pd.DataFrame(data2))
print(pd.DataFrame(data2, index=['first', 'second']))
->
a b c
0 1 2 NaN
1 5 10 20.0
a b c
first 1 2 NaN
second 5 10 20.0查看dataframe的列和行：
查看行枚举值：df.index
查看列枚举值：df.columns
不同的构造函数：
1.DataFrame.from_dict
2.DataFrame.from_records
通过以上两种构造函数，可以将dict和tuple列表以及结构化的ndarray构建成dataframe。
在语义上，DataFrame可以看为相似索引的Series对象的字典。 获取，设置和删除列的语法与dict操作的语法类似。
DataFrame可以选取特定列，增加列，删除列等等操作......
#选取列
data2 = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, 'c': 20}]
df2=pd.DataFrame(data2)
print(df2)
print(df2['a'])
->
a b c
0 1 2 NaN
1 5 10 20.0
0 1
1 5
Name: a, dtype: int64
#增加
df2['d']=df2['a']*df2['b']
print(df2)
->
a b c d
0 1 2 NaN 2
1 5 10 20.0 50
#删除
del df2['d']
df2.pop('c')
print(df2)
->
a b
0 1 2
1 5 10
当然，dataframe里面可以指定位置插入列：
df2.insert(1, 'bar', df2['a'])
print(df2)
->
a bar b
0 1 1 2
1 5 5 10