由于互联网的快速发展，网络上存储了越来越多的数据信息。各大公司通过对这些数据进行分析，可以得到一些有助于决策的信息。比如通过对某些用户的淘宝浏览记录数据进行分析，可以发现这些客户的潜在消费点，通过分类定点投放广告，增加商品的销售。再比如信贷领域，可以通过分析申请人的征信数据，建模计算出申请人逾期的可能性大小，决定是否放贷，从而提高公司资金的使用价值。
  
  在数据分析越来越热门的今天，学会数据分析，就是你升职加薪的重要砝码。从今天开始，本公众号会出一系列数据分析和建模的免费教程。帮助大家快速入门数据分析，领悟python的魅力。
  
  本文是数据分析的第一课，教大家如何在python中手动建立数据框，这个是数据分析的基础，也是数据测试常用的一个工具。
  
  

1 导入包

  
  对于没有安装python的同学，请自行按照网上的教程安装好python，建议安装一个anaconda，这样很多库也顺带安装好了。
  

#coding:utf-8            #申明编码格式，使用中文
import pandas as pd      #导入包并给这个包取了一个别名pd
from pandas import DataFrame  #导入pandas中的DataFrame类

  
首先，在jupyter中导入pandas包，由于要建立的数据框中包含中文，所以在代码的开头加了个coding为utf-8的申明。

2 要建立的数据框

  
我们要在python中手动建立的数据格式如下：
  

  
每行代表一个学生，各列分别表示如下：ID表示学号，name表示姓名，gender表示性别，age表示年龄，height表示身高。
  

3 建立以上数据框的python代码

  
把以上表格用python中的字典表示出来，并用pd.DataFrame函数把该字典转成数据框。
  

date = {
    
    'ID': ['1000001',  '1000002',  '1000003',  '1000004',  '1000005',  '1000006',  '1000007',  '1000008'],
'name': ['鲁一凡',  '唐妮娜',  '周颖慧',  '邹彩旗',  '张泽坤',  '李佳旻',  '凌子洲',  '赵浚琦'],
'gender': ['男',  '女',  '女',  '女',  '男',  '女',  '男',  '男'],
'age': [17,  18,  20,  19,  18,  16,  17,  18],
'hegth':[1.78,  1.68,  1.62,  1.73,  175,  160,  1.82,  180]
}
date_frame = pd.DataFrame(date)

4 打印建立好的数据框

  
在jupyter中输入data_frame关键字即可得到如下结果：
  
  
  
  
  至此，在python中手动建立数据框的任务已经完成啦，大家也跟着这个教程动手建立一个属于你的数据框吧。
  

  
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