import pandas as pd
import numpy as np
area_dict={'california':423967,'texas':695662,'new york':141297,
            'florida':170312,'illinois':149995}#字典类型数据
area_pd=pd.Series(area_dict)
state=pd.DataFrame({'area':area_pd})#相当与字典的字典，必须使用{}将所有类别包括
#对于DataFrame类型数据其中分别存在columns与index分别代表着列、行标签

#创建方式
#1由series创建，注意相当于字典，同时其中定义列->series定义行，Dataframe定义列

#2由字典定义
DataF1=pd.DataFrame([{'a':1,'b':2},{'a':2,'c':3}])#其中在字典数组中，没一个字典相当与一行数据，其中标签为列
#当两行数据之间存在不同列时会广播同时对于空缺至补NaN值

#3由numpy类型建立
DataF2=pd.DataFrame(np.random.rand(3,2),columns=['a','b'],index=['1','2','3'])
#当不定义columns与index的时候自动会赋值0,1,2-
#通过对numpy操作可以实现dataframe多类数据

#注对于标签建立
ind=pd.Index([1,2,3])
#使用标签
DataF3=pd.DataFrame(np.random.rand(3,3),columns=ind,index=ind)
print(DataF3)


#对于DataFrame索引,对其索引形式为Dataframe[col][index]
# print(state['area'])
# print(state['area']['florida'])
# print(area_dict)

3604f1877f114edb04a12ed90b7472c03d1eacd5
<mask token>

<mask token>
print(DataF3)

<mask token>
area_dict = {'california': 423967, 'texas': 695662, 'new york': 141297,
    'florida': 170312, 'illinois': 149995}
area_pd = pd.Series(area_dict)
state = pd.DataFrame({'area': area_pd})
DataF1 = pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 2, 'c': 3}])
DataF2 = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 2), columns=['a', 'b'], index=['1',
    '2', '3'])
ind = pd.Index([1, 2, 3])
DataF3 = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 3), columns=ind, index=ind)
print(DataF3)

import pandas as pd
import numpy as np
area_dict = {'california': 423967, 'texas': 695662, 'new york': 141297,
    'florida': 170312, 'illinois': 149995}
area_pd = pd.Series(area_dict)
state = pd.DataFrame({'area': area_pd})
DataF1 = pd.DataFrame([{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 2, 'c': 3}])
DataF2 = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 2), columns=['a', 'b'], index=['1',
    '2', '3'])
ind = pd.Index([1, 2, 3])
DataF3 = pd.DataFrame(np.random.rand(3, 3), columns=ind, index=ind)
print(DataF3)

import pandas as pd
import numpy as np
area_dict={'california':423967,'texas':695662,'new york':141297,
            'florida':170312,'illinois':149995}#字典类型数据
area_pd=pd.Series(area_dict)
state=pd.DataFrame({'area':area_pd})#相当与字典的字典，必须使用{}将所有类别包括
#对于DataFrame类型数据其中分别存在columns与index分别代表着列、行标签

#创建方式
#1由series创建，注意相当于字典，同时其中定义列->series定义行，Dataframe定义列

#2由字典定义
DataF1=pd.DataFrame([{'a':1,'b':2},{'a':2,'c':3}])#其中在字典数组中，没一个字典相当与一行数据，其中标签为列
#当两行数据之间存在不同列时会广播同时对于空缺至补NaN值

#3由numpy类型建立
DataF2=pd.DataFrame(np.random.rand(3,2),columns=['a','b'],index=['1','2','3'])
#当不定义columns与index的时候自动会赋值0,1,2-
#通过对numpy操作可以实现dataframe多类数据

#注对于标签建立
ind=pd.Index([1,2,3])
#使用标签
DataF3=pd.DataFrame(np.random.rand(3,3),columns=ind,index=ind)
print(DataF3)


#对于DataFrame索引,对其索引形式为Dataframe[col][index]
# print(state['area'])
# print(state['area']['florida'])
# print(area_dict)
