创建 Pandas DataFrame 是数据分析和数据科学的必备技能之一。在 Python 中，Pandas 是一种强大的数据分析工具，它提供了许多操作数据的方法，其中之一就是从字典创建 DataFrame。
以下是详细的步骤：
1.首先，导入 pandas 库并创建一个字典。在本例中，我们创建一个包含应用程序名称、种类和评级的字典。代码如下：
import pandas as pd
app_data = {
'Name': ['Facebook', 'Instagram', 'Twitter', 'Tiktok', 'LinkedIn', 'Reddit'],
'Category': ['Social', 'Social', 'Social', 'Entertainment', 'Social', 'News'],
'Rating': [4.1, 4.5, 3.9, 4.7, 4.0, 4.2]
}
2.创建 DataFrame。这可以通过将字典作为参数传递给 pd.DataFrame() 函数来完成。代码如下：
df = pd.DataFrame(app_data)
print(df)
输出结果为：
Name Category Rating
0 Facebook Social 4.1
1 Instagram Social 4.5
2 Twitter Social 3.9
3 Tiktok Entertainment 4.7
4 LinkedIn Social 4.0
5 Reddit News 4.2
3.在 DataFrame 中选择指定的列可以使用[ ]操作符。例如，如果我们要选择“Name”和“Category”这两列，代码如下：
print(df[['Name', 'Category']])
输出结果为：
Name Category
0 Facebook Social
1 Instagram Social
2 Twitter Social
3 Tiktok Entertainment
4 LinkedIn Social
5 Reddit News
4.在 DataFrame 中选择指定的行可以使用 loc 和 iloc。loc 用于选择基于标签的行和列，而 iloc 用于选择基于整数的行和列。例如，如果我们要选择索引号为 0、1 和 3 的行，代码如下：
print(df.loc[[0, 1, 3]])
输出结果为：
Name Category Rating
0 Facebook Social 4.1
1 Instagram Social 4.5
3 Tiktok Entertainment 4.7
以上就是从字典创建 Pandas DataFrame 的完整攻略及过程中的实例说明。