㈠ Python数据分析——Pandas数据结构Dataframe：基本概念及创建
Dataframe，作为Python数据分析中的关键工具，是一种表格型的数据结构，它以有序的列形式存储数据，每列的值可以是数值、字符串或者布尔值等不同类型的数据。这种数据结构并不是基于列表、字典或一维数组的传统构造，而是以二维块的方式组织信息。
在Dataframe中，每行都有一个独特的标识，称为行标签（index），而列则是列标签（columns），使得数据的索引更加直观和方便。创建Dataframe的方法多样，可以使用列表或数组组成的字典，其中字典的键作为列标签，而值的长度需一致。例如，尝试创建时，如果字典中值的长度不一致，会引发错误。
在创建过程中，列的顺序可以通过columns参数进行指定，可以是自定义的列表，如果列名在原始数据中不存在，将会产生NaN值。此外，如果新指定的列数量少于原始数据，Dataframe会相应地调整其大小。
另一个创建方式是通过Series组成的字典，如果直接用二维数组，不指定index和columns，它们将默认生成数字索引。同样，这时的index长度需与数组行数匹配。
最后，使用字典组成的列表进行创建时，这种数据结构的构建方式可以生成与输入数据形状相同的Dataframe。整体来说，Dataframe的灵活创建方式使其在数据分析中扮演了至关重要的角色。