das库中的一个重要组成部分，是进行数据处理和分析的基础数据结构。
二、数据框的维度
每个数据框都有两个维度，即行和列。行表示数据框中的记录数，列表示数据框中的字段数。可以通过shape属性获取数据框的维度信息。
例如，对于一个有5行3列的数据框df，可以使用以下代码获取它的维度信息
t(df.shape)
输出结果为
(5, 3)
其中，个数字表示行数，第二个数字表示列数。
三、数据框的应用
数据框的应用非常广泛，包括数据清洗、数据分析、数据可视化等方面。
1. 数据清洗
在数据清洗过程中，大家通常需要对数据框进行删减、合并、去重、填充等操作，以便得到更加规范和准确的数据。例如，可以使用drop_duplicates()方法对数据框进行去重操作
place=True)
2. 数据分析
在数据分析过程中，大家通常需要对数据框中的数据进行统计分析、可视化等操作，以便得到数据的特征和规律。例如，可以使用describe()方法对数据框进行统计分析
df.describe()
3. 数据可视化
atplotlib库中的plot()方法对数据框进行绘图
portatplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df[‘x’], df[‘y’])
plt.show()
中常用的数据结构之一，它由多行和多列组成，是进行数据处理和分析的基础数据结构。数据框的维度可以通过shape属性获取，包括行和列两个方面。在数据清洗、数据分析和数据可视化方面，数据框都有着广泛的应用。