在数据分析的世界里，`Pandas` 是一款不可或缺的工具库，而 `DataFrame` 则是其核心数据结构之一。简单来说，`DataFrame` 就是一个二维表格，类似于 Excel 表格或数据库中的表，非常适合处理结构化数据。✨

首先，你需要安装 Pandas 库（如果尚未安装）：

```bash

pip install pandas

```

接着，导入 Pandas 并创建一个简单的 DataFrame：

```python

import pandas as pd

data = {

'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],

'Age': [25, 30, 35],

'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

```

运行后，你会看到类似 Excel 的表格输出。😎

`DataFrame` 的功能非常强大，支持筛选、排序和分组等操作。例如，想查看年龄大于 30 的人，只需一行代码即可实现：

```python

filtered_df = df[df['Age'] > 30]

print(filtered_df)

```

此外，它还支持读取外部文件（如 CSV 或 Excel），进行数据清洗与分析，简直是数据科学家的好帮手！💪

总之，熟练掌握 `DataFrame` 能让你的数据处理效率翻倍！🌟