📊 Pandas 基础_数组转df 📊
发布时间：2025-03-30 00:53:26来源：
在数据分析的世界里，Pandas 是一款不可或缺的工具。它能轻松处理各种数据结构，而将一维或二维数组转换为 DataFrame（简称 df）是其中一项基础且实用的操作。今天就让我们一起探索如何用 Pandas 将数组优雅地转化为 DataFrame！🚀
首先，确保你已经导入了 Pandas 库：`import pandas as pd`。接着，假设我们有一个简单的二维列表 `data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]`，这可以轻松通过 `pd.DataFrame(data)` 转换为 DataFrame。此时，每一行代表一个数据记录，列默认按顺序编号。如果想让列名更直观，比如改为 `['A', 'B', 'C']`，只需添加参数 `columns=['A', 'B', 'C']` 即可。💡
对于一维数组，例如 `[7, 8, 9]`，可以通过指定索引来创建 DataFrame，如 `pd.DataFrame([7, 8, 9], columns=['Values'])`。这样不仅便于后续分析，还能提升代码的可读性。✨
掌握这些基础技巧后，你会发现 Pandas 在处理复杂数据时游刃有余。无论是统计学还是机器学习项目，灵活运用 Pandas 都能让工作事半功倍！💪
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