DataFrame是更高级的二维数组，数据类型不止是数字，还可以是字符、时间等类型。

    1. 引入pandas包 创建DataFrame对象。
    2. 首先创建词典，之后使用DataFrame()方法创建数据框对象。
    3. 通过index.name给其索引命名。
    4. 最后使用to_csv和to_excl方法将其保存为csv和excl文件。
    1. dic1 = {'name':['Tom','Lily','Cindy','Petter'],'no':['001','002','003','004'],'age':[16,16,15,16],'gender':['m','f','f','m']}
    2. df1 = pd.DataFrame(dic1)
    3. print("显示该数据结构类型",type(df1))  # 显示该数据结构类型 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
    4. df1.index.name = 'id'
    5. df1.to_csv('students.csv')
    6. df1.to_excel('students.xls')
    7. df1

    image.png
    基于Series
    DataFrame 每一行、每一列都是一个 Series。

    1. type(df1['name'])  # name列 pandas.core.series.Series
    2. type(df1.iloc[0])  # 第一行 pandas.core.series.Series
    3. df1.no.index  # RangeIndex(start=0, stop=4, step=1, name='id')
    4. df1.iloc[0].index # Index(['name', 'no', 'age', 'gender'], dtype='object')