小伙伴们是否在使用Pandas时对`pd.DataFrame()`和`pd.dataframe()`感到困惑？其实它们都是创建DataFrame的强大工具！让我们一起探索它们的参数吧！👀
首先，pd.DataFrame() 是最常用的函数之一。它的核心参数包括：
- data: 数据来源，可以是列表、字典、Numpy数组等。
- index: 自定义行索引，默认为整数序列。
- columns: 自定义列名，默认为空。
- dtype: 指定数据类型，比如字符串或数字。
- copy: 是否复制数据，避免原数据被修改。
而pd.dataframe() 实际上是 `pd.DataFrame()` 的别名，功能完全一致！不过建议直接用前者，更符合官方习惯哦！💡
举个例子：
```python
df = pd.DataFrame(data=[[1, 2], [3, 4]], columns=['A', 'B'], index=['row1', 'row2'])
```
掌握了这些参数后，你就能轻松创建结构化数据啦！💪快来试试吧！🚀
Python Pandas 数据分析
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