使用静态数据创建Pandas数据框

是通过将数据存储在内存中的方式来创建一个数据框，而不是从外部文件或数据库中读取数据。这种方法适用于数据量较小或需要手动创建数据的情况。

Pandas是一个开源的数据分析和处理库，提供了高效的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。数据框是Pandas中最常用的数据结构，类似于关系型数据库中的表格，可以方便地进行数据操作和分析。

下面是使用静态数据创建Pandas数据框的步骤：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建数据： 可以使用Python的列表、字典或NumPy数组等数据结构来创建数据。例如，我们创建一个包含学生信息的数据框：

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'],
        '年龄': [18, 20, 19],
        '性别': ['男', '女', '男']}

1. 创建数据框： 使用Pandas的DataFrame函数将数据转换为数据框：

df = pd.DataFrame(data)

1. 查看数据框： 使用print或直接输入变量名来查看数据框的内容：

print(df)

输出结果：

   姓名  年龄 性别
0  张三  18  男
1  李四  20  女
2  王五  19  男

通过以上步骤，我们成功地使用静态数据创建了一个Pandas数据框。可以根据实际需求对数据框进行进一步的操作和分析，例如增加、删除、修改数据，进行数据筛选、排序、统计等操作。

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