介绍

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每当我使用pandas进行分析时，我的第一个目标是使用众多可用选项中的一个将数据导入Pandas的DataFrame 。
对于绝大多数情况下，我使用的 read_excel ， read_csv 或 read_sql 。

但是，有些情况下我只需要几行数据或包含这些数据里的一些计算。

在这些情况下，了解如何从标准python列表或字典创建DataFrames会很有帮助。

基本过程并不困难，但因为有几种不同的选择，所以有助于理解每种方法的工作原理。

我永远记不住我是否应该使用 from_dict ， from_records ， from_items 或默认的 DataFrame 构造函数。

通常情况下，通过一些反复试验和错误，我能搞定它。但由于它仍然让我感到困惑，我想我会通过以下几个例子来澄清这些不同的方法。

在本文的最后，我简要介绍了在生成Excel报表时如何使用它。

从Python的数据结构中生成DataFrame

您可以使用多种方法来获取标准python数据结构并创建Pandas的DataFrame。

出于这些示例的目的，我将为3个虚构公司创建一个包含3个月销售信息的DataFrame。

字典

在展示下面的示例之前，我假设已执行以下导入：

import pandas as pd
from collections import OrderedDict
from datetime import date

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