df 是 pandas 库中 dataframe 的缩写，一个表格状的数据结构，用于存储和操作数据。其特点包括：由行和列组成，类似二维数组。可包含不同类型的数据，如数字、文本和布尔值。具有行和列标签，用于轻松访问数据。支持索引、slicing、合并和聚合等数据处理操作。

Python 中的 df 是什么？

df 是 Pandas 库中 DataFrame 的缩写。DataFrame 是一个表格状的数据结构，用于存储和操作数据。

DataFrame 的主要特点：

• 由行和列组成，类似于二维数组。
• 可以包含不同类型的数据，如数字、文本和布尔值。
• 具有行和列标签，用于轻松访问特定数据。
• 支持各种数据处理操作，如索引、 slicing、合并和聚合。

用途：

DataFrame 广泛用于数据分析、数据清理和数据可视化中。它们可用于：

• 导入和加载数据
• 探索和可视化数据
• 执行数据清洗操作
• 进行数据分析和建模

使用：

要定义一个 DataFrame，可以使用 pd.DataFrame() 函数，其中 pd 是 Pandas 模块的导入别名。

import pandas as pd

# 从字典创建 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 从列表创建 DataFrame
data = [['Alice', 20], ['Bob', 30], ['Charlie', 40]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

访问数据：

可以通过行或列标签访问 DataFrame 中的数据。

• 行：使用 loc 或 iloc 方法。
• 列：使用 [] 或 .column_name 语法。

例如：

# 获取特定行的值
name = df.loc[0, 'Name']

# 获取特定列的值
age = df['Age']

总之，df 是 Python Pandas 库中 DataFrame 的缩写。它是一个表格状的数据结构，用于存储和操作数据，广泛用于数据分析和处理任务。