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pandas面试基础

阅读路线:

  • 准备工作
  • 生成对象
  • 索引
  • 选择需要的数据
  • 运算
  • 合并(merge)
  • 分组(grouping)
  • 重塑(reshaping)
  • 数据透视表(pivot tables)
  • pandas DataFrame里的操作

一、准备工作

import numpy as np
import pandas as pd

在进行下面的题目操作时,一定要先导入上面的两个数据分析包pandas、numpy

二、生成对象

1、如何用Python的列表创建一个series
s = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

输出:

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series是一个一维的标记数组,可以容纳任何数据类型(整数、字符串、浮点数、Python对象等)。必须记住,与Python列表不同,一个series总是包含相同类型的数据。

2.如何使用列表创建一个DataFrame
#导入pandas
import pandas as pd

#字符串列表
lst = ["Gamer47", "Shox", "Simple"]

#在列表中调用DataFrame构造函数
df = pd.DataFrame(lst)

输出:
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3.如何使用Series字典对象生成DataFrame
df2 = pd.DataFrame({'A': 1.,
                    'B': pd.Timestamp('20130102'),
                    'C': pd.Series(1, index = list(range(4)), dtype='float32'),
                    'D': np.array([3] * 4, dtype = 'int32'),
                    'E': pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
                    'F': 'foo'})

输出:
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4.如何在pandas中创建一个空的DataFrame

要创建一个完全空的pandas dataframe,我们使用以下操作:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame()

输出:
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三、查看数据:

已知有这样的数据,如何进行查看

dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index = dates, columns = list('ABCD'))

输出:
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1.如何查看头部数据

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2.如何查看尾部数据

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3.如何快速查看数据的统计摘要

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4.如何查询索引和列名

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四、索引

1.简述Pandas Index

在pandas中建立索引意味着简单地从DataFrame中选择特定地数据行和列。
pandas支持四种类型的多轴索引,它们是:

  • DataFrame.[ ]:此函数称为索引运算符
  • DataFrame.loc[ ]:此函数用于标签
  • DataFrame.iloc[ ]:此函数用于基于位置或整数的
  • DataFrame.ix[ ]:此函数用于基于标签和整数的

它们统称为索引器。这些是迄今为止索引数据最常见的方法。这四个函数有助于从DataFrame获取元素、行和列。

2.Pandas定义重新索引(reindexing)

重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着使数据符合特定轴上给定的一组标签。
多个操作可以通过像这样的索引来完成:

  • 重新排列现有数据以匹配一组新的标签。
  • 在不存在标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记。
import pandas as pd
import numpy as np
N = 20
df = pd.DataFrame({
    'A': pd.date_range(start='2016-01-01', periods = N, freq = 'D'),
    'x': np.linspace(0, stop=N-1, num=N),
    'y': np.random.rand(N),
    'C': np.random.choice(['Low', 'Medium', 'High']),
    'D': np.random.normal(100, 10, size=(N)).tolist()
})

df_reindexed = df.reindex(index=[0, 2, 5], columns=['A', 'C', 'B'])
print(df_reindexed)

输出:
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3.如何设置索引

panda set_index()是一种将列表、序列或dataframe设置为dataframe索引的方法。
语法
DataFrame.set_index(keys, inplace=False)
参数

  • keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的列
  • inplace:默认为False,适当修改DataFrame(不需要创建新对象)

改变索引列
在本例中,名称列被用作DataFrame的索引列

import pandas as pd

#读取csv文本文件到DataFrame变量中
data = pd.read_csv("employees.csv")
data.set_index("first_name", inplace=True)

#观察数据
data.head()

输出:
如输出图像所示,以前索引列是一系列数字
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改变索引列后,索引列是给定的索引列
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4.如何重置索引

Pandas Series.reset_index()
函数的作用是:生成一个新的DataFrame或带有重置索引的Series。

例1:使用Series.reset_index()函数重置给定Series对象的索引

#导入pandas包
import pandas as pd 

#创建Series
sr = pd.Series([10, 25, 3, 11, 24, 6])
#创建索引
index_ = ['Coca Cola', 'Sprite', 'Coke', 'Fanta', 'Dew', 'ThumbsUp']
#设置索引
sr.index = index_
#打印series
print(sr)

输出:
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现在,我们将使用Series.reset_index()函数来重置给定的series对象的索引

#重置索引
result = sr.reset_index()
#打印
print(result)

输出:
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从输出中可以看到,该Series.reset_index()函数已将给定Series对象的索引重置为默认值。它保留了索引,并将其转换为列。

五、选择需要的数据

1.获取数据
1.1先创建数据
dates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates, columns=list('ABCD'))

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1.2选择单列,产生Series

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1.3用[ ]切片行:

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2.按标签选择
2.1用标签提取一行数据:

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2.2用标签选择多列数据:

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2.3用标签切片,包含行与列结束点:

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2.4返回对象降维:

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2.5提取标量值:

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2.6快速访问标量,与上述方法等效:

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3.按位置选择
3.1用整数位置选择:

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3.2 类似NumPy/Python,用整数切片:

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3.3 类似NumPy/Python,用整数列表按位置切片:

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3.4 显示整行切片:

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3.5 显示整列切片:

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3.6 显示提取值:

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3.7 快速访问标量,与上诉方法等效:

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4.布尔索引
4.1用单列的值选择数据:

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4.2 选择DataFrame里满足条件的值:

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4.3 用isin()筛选:

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5.赋值
5.1用索引自动对齐新增列的数据:

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5.2 按标签赋值:

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5.3 按位置赋值:

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5.4 按NumPy数组赋值

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5.5 上述赋值结果

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5.6 用where条件赋值:

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六、运算

1.如何得到一个数列的最小值、第25百分位、中值、第75位和最大值
import pandas as pd
import numpy as np
from numpy import percentile

p = pd.Series(np.random.normal(14, 6, 22))
state = np.random.RandomState(120)
p = pd.Series(state.normal(14, 6, 22))
print(percentile(p, q=[0, 25, 50, 75, 100]))

输出:
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2.如何获得panda DataFrame中一个列的平均值

Pandas dataframe.mean(axis=None)函数返回所请求(axis = 0代表对列进行求平均值,axis=1代表对行进行求平均值)的值的平均值。
示例:使用mean()函数查找索引轴上所有观测值的平均值

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "A": [12, 4, 5, 44, 1],
    "B": [5, 2, 54, 3, 2],
    "C": [20, 16, 7, 3, 8],
    "D": [14, 3, 17, 2, 6]
})
df

输出:
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让我们使用dataframe.mean()函数来查找索引轴上的平均值。
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3.如何将函数应用到DataFrame中的每个数据元素

可以使用apply()函数以便将函数应用于给定dataframe中的每一行。让我们来看看我们完成这项任务的方式。
实例:

import pandas as pd

def add(a, b, c):
    return a + b + c

def main():
    
    data = {
        'A': [1, 2, 3],
        'B': [4, 5, 6],
        'C': [7, 8, 9]
    }
    
    df = pd.DataFrame(data)
    print("Original DataFrame:\n", df)
    
    df['add'] = df.apply(lambda row: add(row['A'], row['B'], row['C']), axis = 1)
    print('\nAfter Applying Function:')
    print(df)

if __name__ == '__main__':
    main()

输出:
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4.如何在panda中获得一个DataFrame的行数和列数
import numpy as np

raw_data = {'name': ['Willard Morris', 'Al Jennings', 'Omar Mullins', 'Spencer McDaniel'],
            'age': [20, 19, 22, 21],
            'favorite_color': ['blue', 'red', 'yellow', 'green'],
            'grade': [88, 92, 95, 70]}
df = pd.DataFrame(raw_data, columns=['name', 'age', 'favorite_color', 'grade'])

输出:
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获取df的行和列计数

df.shape

输出:
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5.如何在panda DataFrame中获得列值的总和

Pandas dataframe.sum()函数返回所请求轴的值的和
语法: DataFrame.sum(axis=None,skipna=None)
参数:

  • axis:{index(0),columns(1)},axis=0代表对列进行求和,axis=1代表对行进行求和
  • skipna:计算结果时排除NA /空值

**示例1:**使用sum()函数查找索引轴上所有值的总和

#导入数据
import pandas as pd
df = pd.read_csv("NBAPlayers.txt", delimiter="\t")

现在求出沿索引轴的所有值的和。我们将跳过计算和时的NaN值。

#查找索引轴的和,默认情况下,轴设置为0
df.sum(axis = 0, skipna = True)

七、合并

1.append合并

如何将新行追加到pandas DataFrame
Pandas dataframe.append() 函数的作用是:将其他dataframe的行追加到给定的dataframe的末尾,返回一个新的dataframe对象。

语法: DataFrame.append(ignore_index=False)
参数:

  • ignore_index:如果为真,就不要使用索引标签

示例1: 创建两个数据框,然后将第二个附加到第一个。

import pandas as pd
#使用dictionary创建第一个DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
    "a":[1, 2, 3, 4],
    "b":[5, 6, 7, 8]
})
#使用dictionary创建第二个DataFrame
df2 = pd.DataFrame({
    "a": [1, 2, 3],
    "b": [5, 6, 7]
})

现在将df2附加到df1的末尾

df1.append(df2)

输出:
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请注意,第二个DataFrame的索引值保留在附加的DataFrame中。如果我们不希望发生这种情况,则可以设置ignore_index = True

df.append(df2, ignore_index = True)

输出:
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2.merge合并
2.1数据库风格的DataFrame连接

pandas.merge根据一个键或多个键将行进行连接。对于SQL或其他关系型数据库的用户来说,这种方式是比较熟悉的,它实现的是数据库的连接操作。

df1 = pd.DataFrame({
    'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
    'data1': range(7)
}) 

df2 = pd.DataFrame({
    'key': ['a', 'b', 'd'],
    'data2': range(3)
})

pd.merge(df1, df2)

输出:
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请注意,我并没有指定在哪一列上进行连接。如果连接的键信息没有指定,merge会自动将重叠列名作为连接的键。但是,显示地指定连接键才是最好的实现:
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如果每个对象的列名是不同的,你可以分别为它们指定列名:

df3 = pd.DataFrame({
    'lkey': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b'],
    'data1': range(7)
})

df4 = pd.DataFrame({
    'rkey': ['a', 'b', 'd'],
    'data2': range(3)
})

pd.merge(df3, df4, left_on='lkey', right_on='rkey')

输出:
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默认情况下,merge做的是内连接(“inner” join),结果中的键是两张表的交集。
其他可选的选项有’left’、“right”和“outer”。外连接(outer join)是键的并集,联合了左连接和右连接的效果:
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尽管不是很直观,但多对多的合并有明确的行为。下面是一个例子:

df1 = pd.DataFrame({
    'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
    'data1': range(6)
})

df2 = pd.DataFrame({
    'key': ['a', 'b', 'a', 'b', 'd'],
    'data2': range(5)
})

pd.merge(df1, df2, on='key', how='left')

输出:
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多对多连接时行的笛卡尔积。由于左边的DataFrame中有三个‘b’行,而在右边有两行,因此在结果中有六个’b’ 行。连接方法仅影响结果中显示的不同键值:
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使用多个键进行合并时,传入一个列名的列表:

left = pd.DataFrame({
    'key1': ['foo', 'foo', 'bar'],
    'key2': ['one', 'two', 'one'],
    'lval': [1, 2, 3]
})

right = pd.DataFrame({
    'key1': ['foo', 'foo', 'bar', 'bar'],
    'key2': ['one', 'one', 'one', 'two'],
    'rval': [4, 5, 6, 7]
})

pd.merge(left, right, on=['key1', 'key2'], how='outer')

输出:
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决定哪些键联合出现在结果中,取决于合并方法的选择,把多个键看作一个元组数据来作为单个连接键使用(尽管实际上并不是以这种方法来实现的)。

合并操作中最后一个要考虑的问题时如何处理重叠的列名。虽然你可以手动解决重叠问题,但是merge有一个suffixes后缀选项,用于左右两边DataFrame对象的重叠列名后指定需要添加的字符串:
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2.2 根据索引合并

在某些情况下,DataFrame中用于合并的键是它的索引。在这种情况下,你可以传递left_index=True或right_index=True(或者都传)来表示索引需要用来作为合并的键:

left1 = pd.DataFrame({
    'key': ['a', 'b', 'a', 'a', 'b', 'c'],
    'value': range(6)
})

right1 = pd.DataFrame({
    'group_val': [3.5, 7]},
    index=['a', 'b']
)

pd.merge(left1, right1, left_on='key', right_index=True)

输出:
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由于默认的合并方法是连接键相交,你可以使用外连接来进行合并:
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在多层索引数据的情况下,事情会更复杂,在索引上连接时一个隐式的多键合并:

lefth = pd.DataFrame({
    'key1': ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'],
    'key2': [2000, 2001, 2002, 2001, 2002],
    'data': np.arange(5.)
})

righth = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((6, 2)),
                      index=[['Nevada', 'Nevada', 'Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Ohio'],
                             [2001, 2000, 2000, 2000, 2001, 2002]],
                      columns=['event1', 'event2'])

pd.merge(lefth, righth, left_on=['key1', 'key2'], right_index=True)

这种情况下,你必须以列表的方式指明合并所需多个列(请注意使用how = ‘outer’处理重复的索引值):
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使用两边的索引进行合并也是可以的:

left2 = pd.DataFrame([[1., 2.,], [3., 4.,], [5., 6.]],
                     index=['a', 'c', 'e'],
                     columns=['Ohio', 'Nevada'])

right2 = pd.DataFrame([[7., 8.], [9., 10.], [11., 12.], [13., 14.]],
                      index=['b', 'c', 'd', 'e'],
                      columns=['Missouri', 'Alabama'])

pd.merge(left2, right2, how='outer', left_index=True, right_index=True)

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DataFrame有一个方便的join示例方法,用于按照索引合并。该方法也可以用于合并多个索引相同或相似但没有重叠列的DataFrame对象。在之前的例子中,我们可以这样写:
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由于一些历史原因(例如,一些非常早期版本的pandas),DataFrame的join方法进行连接键上的左连接,完全保留左边DataFrame的行索引。它还支持在调用DataFrame的某一列上连接传递的DataFrame的索引:
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最后对于一些简单索引-索引合并,你可以向join方法传入一个DataFrame列表,这个方法可以替代下一节将要介绍的使用更为通用的concat函数的方法:
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2.3 沿轴向连接

另一种数据组合操作可互换地称为拼接、绑定或堆叠。NumPy的concatenate函数可以在NumPy数组上实现该功能:
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在Series和DataFrame等pandas对象的上下文中,使用标记的轴可以进一步泛化数组连接。尤其是你还有许多需要考虑的事情:

  • 如果对象在其他轴上的索引不同,我们是否应该将不同的元素组合在这些轴上,还是只使用共享的值(交集)?
  • 连接的数据块是否需要在结果对象中被识别?
  • “连接轴”是否包含需要保存的数据?在许多情况下,DataFrame中的默认整数标签在连接期间最好丢弃。

pandas的concat函数提供了一种一致性的方式来解决以上问题。我将给出一些例子来表明它的工作机制。假设我们有三个索引不存在重叠的Series:
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用列表中的这些对象调用concat方法会将值和索引粘在一起:
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默认情况下,concat方法是沿着axis=0的轴向生效的,生成另一个Series。如果你传递axis=1,返回的结果则是一个DataFrame(axis=1时是列):
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在这个案例中另一个轴向上并没有重叠,你可以看到排序后的索引合集(’outer‘ join 外连接)。你也可以传入join=’inner’:
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你甚至可以使用join_axes来指定用于连接其他轴向的轴:
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拼接在一起的各部分无法在结果中区分是一个潜在的问题。假设你想在连接轴向上创建一个多层索引,可以使用keys参数来实现:
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沿着轴向axis=1连接Series的时候,keys则成为DataFrame的列头:
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将相同的逻辑拓展到DataFrame对象:
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如果你传递的是对象的字典而不是列表的话,则字典的键会用于keys选项:
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还有一些额外的参数负责多层索引生成。例如,我们可以使用names参数命名生成的轴层级:
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最后需要考虑的是行索引中不包括任何相关数据的DataFrame:
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在这个示例中,我们传入ignore_index=True:
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2.4 联合重叠数据

还有另一个数据联合场景,既不是合并操作,也不是连接操作。你可能有两个数据集,这两个数据集的索引全部或部分重叠。作为一个示例,考虑NumPy的where函数,这个函数可以进行面向数组的if-else等价操作:
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Series有一个combine_first方法,该方法可以等价于下面这种使用pandas常见数据对齐逻辑的轴向操作:
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在DataFrame中,combine_first逐列做相同的操作,因此你可以认为它是根据你传入的对象来“修补”调用对象的缺失值:
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八、分组(Grouping)

“group by” 指的是涵盖下列一项或多项步骤的处理流程:

  • 分割:按条件把数据分割成多组;
  • 应用:为每组单独应用函数;
  • 组合:将处理结果组合成一个数据结构。
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': np.random.randn(8),
    'D': np.random.randn(8)
})

输出:
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1.先分组,再用sum() 函数计算每组的汇总数据:
df.groupby('A').sum()

输出:
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2.多列分组后,生成多层索引,也可以应用sum函数:
df.groupby(['A', 'B']).sum()

输出:
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九、重塑(Reshaping)

如何将numpy数组转换为给定形状的DataFrame?

import pandas as pd 
import numpy as np
p = pd.Series(np.random.randint(1, 7, 8))

输出:
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将Series p重新组合成一个2行4列的dataframe

info = pd.DataFrame(p.values.reshape(2,4))

输出:
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十、数据透视表

透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式,在pandas中它被称作pivot_table。
pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None)
参数:

  • index:就是层次字段,要通过透视表获取什么信息就按照相应的顺序设置字段
  • values:可以对需要的计算数据进行筛选
  • columns:类似index可以设置列层次字段,它不是一个必要参数,作为一种分割数据的可选方式。
import pandas as pd 
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
    'A': ['one', 'one', 'two', 'three'] * 3,
    'B': ['A', 'B', 'C'] * 4,
    'C': ['foo', 'foo', 'foo', 'bar', 'bar', 'bar'] *2,
    'D': np.random.randn(12),
    'E': np.random.randn(12)
})

输出:
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用上述数据生成数据透视表非常简单:

pd.pivot_table(df, values='D', index=['A', 'B'], columns=['C'])

结果:
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十一、panda DataFrame里的操作

1.如何将列添加到pandas DataFrame?

源数据:

#导入pandas
import pandas as pd 
#定义一个包含学生数据的字典
data = {'Name': ['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
        'Height': [5.1, 6.2, 5.1, 5.2],
        'Qualification': ['Msc', 'Ma', 'Msc', 'Msc']}
#将字典转换成DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

输出:
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添加列:

#声明要转换为列的列表
address = ['Delhi', 'Bangalore', 'Chennai', 'Patna']
#使用”address“作为列名
df['address'] = address
#观察结果
df

输出:
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2.如何向panda DataFrame添加索引、行或列?

向DataFrame添加索引
如果您创建了一个DataFrame,pandas允许将输入添加到索引参数中。它将确保您拥有所需的索引。否则,在默认情况下,DataFrame包含一个数值索引,该索引从0开始,在DataFrame的最后一行结束。

向DataFrame添加行、列
我们可以使用.loc、iloc和ix将行、列插入到DataFrame中。

添加具有特定索引名的行:

import pandas as pd 
employees = pd.DataFrame(data={'Name': ['John Doe', 'William Spark'],
                               'Occupation': ['Chemist', 'Statistician'],
                               'Date Of Join': ['2018-01-25', '2018-01-26'],
                               'Age': [23, 24]},
                         index=['Emp001', 'Emp002'],
                         columns=['Name', 'Occupation', 'Date Of Join', 'Age'])
print("\n----------------- BEFORE -------------------\n")
print(employees)
employees.loc['Emp003'] = ['Sunny', 'Programmer', '2018-01-25', 45]
print("\n----------------- AFTER -------------------\n")
print(employees)

输出:
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3.如何在panda DataFrame上进行迭代?

您可以通过结合使用for循环和对DataFrame的iterrows()调用来遍历DataFrame的行。

import pandas as pd 
import numpy as np

df = pd.DataFrame([{'c1': 10, 'c2': 100}, {'c1': 11, 'c2': 110}, {'c1': 12, 'c2': 120}])
for index, row in df.iterrows():
    print(row['c1'], row['c2'])
df

输出:
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4.我们如何排序DataFrame?

我们可以通过以下几种有效地在DataFrame中执行排序:

  • 按标签
  • 按实际值

(1)可以使用sort_index()方法对数据dataframe进行排序。可以通过传递axis参数和排序顺序来实现。默认情况下,按升序对行标签进行排序。

import numpy as np
import pandas as pd

unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), index=[1, 4, 6, 2, 3, 5, 9, 8, 0, 7],
                           columns=['col2', 'col1'])

sorted_df = unsorted_df.sort_index()
print(sorted_df)

输出:
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排序顺序
通过将布尔值传递给升序参数,可以控制排序的顺序。让我们考虑下面的例子来理解这个问题

import pandas as pd 
import numpy as np
unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), index=[1, 4, 6, 2, 3, 5, 9, 8, 0, 7],
                           columns=['col2', 'col1'])
sorted_df = unsorted_df.sort_index(ascending=False)
print(sorted_df)

输出:
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对列进行排序
通过传递值1的axis参数,可以对列标签进行排序,让我们考虑下面的例子来理解这个问题。

import pandas as pd 
import numpy as np
unsorted_df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 2), index=[1, 4, 6, 2, 3, 5, 9, 8, 0, 7],
                           columns=['col2', 'col1'])
sorted_df = unsorted_df.sort_index(axis=1)
print(sorted_df)

输出:
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(2)按照实际值
DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False)
sort_values提供了一个功能,我们可以在其中指定要排序的值的DataFrame列名。他是通过传递“by”参数来完成的。
参数解析:

  • axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,默认按照索引排序,即纵向排序,如果为1,则是横向排序。
  • by:如果axis=0,那么by=“列名”;如果axis=1,那么by=“行名”;
  • ascending:布尔型,True则升序,可以是[True,False],即第一字段升序,第二个降序。
  • inplace:布尔型,是否排序后的数据框替换现有的数据框
import numpy as np
import pandas as pd 
from pandas import DataFrame

data = [['a', 2, 301], ['b', 1, 201], ['c', 2, 201], ['d', 1, 301], ['e', 2, 301]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

查看源数据
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df.sort_values(by=['C', 'B'], ascending=[False, True], inplace=True)

输出:
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按某一行进行排序

data_1 = [[300, 2, 301], [2, 1, 201], [3, 300, 201], [100, 1, 301], [500, 2, 301]]
df_1 = pd.DataFrame(data_1, columns=['A', 'B', 'C'])

输出:
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df_1.sort_values(by=0, axis=1, inplace=True)

输出:
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7.如何删除panda DataFrame中的行?
import pandas as pd 

data = {'name': ['Jason', 'Molly', 'Tina', 'Jake', 'Amy'],
        'year': [2012, 2013, 2013, 2014, 2014],
        'reports': [4, 24, 31, 2, 3]}
df = pd.DataFrame(data, index=['Cochice', 'Pima', 'Santa Cruz', 'Maricopa', 'Yuma'])
df

输出:
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删除行

df.drop(['Cochice', 'Pima'])

输出:
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8.如何删除panda DataFrame中的列?

创建源数据

test_dict = {'id':[1, 2, 3, 4, 5, 6],
             'name': ['Alice', 'Bob', 'Cindy', 'Eric', 'Helen', 'Grace'],
             'math': [90, 89, 99, 78, 97, 93],
             'english': [89, 94, 80, 94, 94, 90]}
#直接写入参数test_dict
test_dict_df = pd.DataFrame(test_dict)
#字典型赋值
test_dict_df = pd.DataFrame(data=test_dict)

输出:
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删除列
删除列,我们使用drop()函数,则要增加参数axis=1

test_dict_df.drop(['id'], axis=1)

输出:
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