一、創建數據集
R語言中創建或導入數據框是非常常見的，只需要一個data.frame的命令就可以了，這個是R語言的基本命令。
我不習慣用Python進行表格式的數據操作和分析，這次和阿雷一起學習如何在Python中使用pandas庫來進行基本的數據框操作。
首先當然是要安裝pandas庫，這個在上一篇文章中已經寫過了，
其次就是要加載這個庫，python中可以使用命令：
1、使用DataFrame()命令，來創建數據框（這個命令的含義是，括號里面的數據類型，捆綁成數據框的形式）
2. 我這里使用的是字典，索引‘a’和‘b’分別可以看成是列名，然后每一列下面的值就是序列，使用命令range生成，也就是值包含了很多值（因為range生成的不只是一個數）
3. 我還想試試字典里面的值不是range，而是列表
經過實踐，這樣也是可以的！！
4. 在Rstudio這樣的編譯器中，可以很方便地可視化看到我們的數據結構是如何的，這里我們也可以。直接雙擊右側變量管理中的value值，就可以看到啦
這樣一來，我覺得Spyder的編譯器和Studio也很類似，編譯環境變得異常友好起來！
二、外部數據集導入
學習了如何創建數據集，下面開始學習數據集如何導入。
1. 導入的文件必須是存放在Python當前的路徑
2. 如何查看Python當前的路徑：import os之后,os.getcwd()，也可以使用ios.chdir()更換文件所在路徑
3.使用pd.read_csv('文件名及后綴',encoding = 'dbk') 這里如果你的表格有中文，要加一個參數encoding = 'gbk'，如果不是的話，那么就不必了，如果操作系統是MAC的話，就換成utf-8
4.如果是exlce文件，可以使用pd.read_excel('文件名.xlsx',encoding = 'gbk')
三、數據導出
假設一個數據df2已經存放在了Python環境中，使用df.to_csv('導出后的文件名和后綴')，就可以了
