在数据分析中，`pd.DataFrame` 是一个非常重要的工具，它能帮助我们高效地组织和处理数据。那么，如何创建一个 DataFrame 呢？以下是几种常见的构造方式👇：

第一种方式是通过字典来创建。例如：

```python

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Nick'], 'Age': [20, 21]}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

```

这种方式非常适合结构化数据。

第二种方式是利用列表。比如：

```python

data = [['Tom', 20], ['Nick', 21]]

df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

print(df)

```

这种形式适合简单的数据结构。

第三种方式是直接从文件导入。例如：

```python

df = pd.read_csv('data.csv')

print(df)

```

这适用于已有数据文件的加载。

第四种是从 NumPy 数组创建：

```python

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

df = pd.DataFrame(arr, columns=['A', 'B', 'C'])

print(df)

```

这种方式灵活且高效。

掌握这些方法，可以让你更轻松地处理各种数据需求！💪