Python 是一種通用的編程語言，被廣泛用于數(shù)據(jù)分析和科學(xué)計算。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中，Python 的一個重要工具是 pandas 庫，它提供了 DataFrame 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，具有類似于 SQL 數(shù)據(jù)庫和 Excel 表格的功能。在本文中，我們將介紹 Python 數(shù)據(jù)框?qū)傩缘囊恍┏Ｒ娪梅ā?/p>

# 導(dǎo)入 pandas 庫
import pandas as pd
# 創(chuàng)建數(shù)據(jù)框
df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mary', 'John'],
'Age': [25, 30, 28, 27],
'Gender': ['Male', 'Male', 'Female', 'Male'],
'Salary': [50000, 60000, 55000, 65000]})
# 查看數(shù)據(jù)框的行數(shù)和列數(shù)
print("Shape:", df.shape)
# 查看數(shù)據(jù)框的列名
print("Columns:", df.columns)
# 查看數(shù)據(jù)框的索引
print("Index:", df.index)
# 查看數(shù)據(jù)框的數(shù)據(jù)類型
print("Data Types:\n", df.dtypes)
# 查看數(shù)據(jù)框的前幾行
print("Head:\n", df.head())
# 查看數(shù)據(jù)框的后幾行
print("Tail:\n", df.tail())
# 查看數(shù)據(jù)框的統(tǒng)計信息
print("Statistics:\n", df.describe())

以上是一些常見的數(shù)據(jù)框?qū)傩缘挠梅āＦ渲校瑂hape 屬性返回數(shù)據(jù)框的行數(shù)和列數(shù)；columns 屬性返回數(shù)據(jù)框的列名，index 屬性返回數(shù)據(jù)框的索引；dtypes 屬性返回數(shù)據(jù)框的數(shù)據(jù)類型；head 方法和 tail 方法分別返回數(shù)據(jù)框的前幾行和后幾行；describe 方法返回數(shù)據(jù)框的統(tǒng)計信息，如最大值、最小值、平均值等。

在數(shù)據(jù)分析中，數(shù)據(jù)框?qū)傩缘挠梅ǚ浅Ｖ匾Ｋ鼈兛梢詭椭覀兏玫乩斫夂头治鰯?shù)據(jù)，進(jìn)而做出更準(zhǔn)確的決策。