创建具有嵌套结构的DataFrame并从输入表填充数据

可以使用Pandas库来实现。Pandas是一个Python数据分析库，提供了高效的数据结构和数据分析工具。

首先，需要导入Pandas库:

import pandas as pd

然后，可以使用Pandas的DataFrame类来创建具有嵌套结构的DataFrame，并从输入表填充数据。假设输入表如下：

| Name | Age | Skills | |--------|-----|--------------------------------| | Alice | 25 | Python, Java, SQL | | Bob | 30 | C++, Python, R | | Carol | 27 | Java, HTML, CSS, JavaScript |

我们可以使用字典列表来表示输入表的数据：

data = [
    {
        "Name": "Alice",
        "Age": 25,
        "Skills": ["Python", "Java", "SQL"]
    },
    {
        "Name": "Bob",
        "Age": 30,
        "Skills": ["C++", "Python", "R"]
    },
    {
        "Name": "Carol",
        "Age": 27,
        "Skills": ["Java", "HTML", "CSS", "JavaScript"]
    }
]

然后，可以调用DataFrame的构造函数来创建DataFrame对象，并指定列名和数据：

df = pd.DataFrame(data)

现在，DataFrame df就包含了具有嵌套结构的表格数据。可以通过打印df来查看DataFrame的内容：

print(df)

输出结果为：

   Name  Age                     Skills
0  Alice   25         [Python, Java, SQL]
1    Bob   30            [C++, Python, R]
2  Carol   27  [Java, HTML, CSS, JavaScript]

可以看到，DataFrame的每一列都具有相应的列名，而嵌套结构的列中的数据以列表的形式表示。

至于填充数据，由于输入表的数据已经被转换为嵌套结构的形式，所以不需要额外的填充操作。

对于DataFrame的应用场景，它可以用于数据处理、数据分析、数据可视化等多个方面。在云计算领域，DataFrame可以用于处理大规模数据集、进行数据挖掘和机器学习等任务。

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