从字典到 DataFrame（1）

Pandas 是一个开源库，为 Python 提供高性能、易用的数据结构和数据分析工具。听起来很不错！

DataFrame 是 Pandas 最重要的数据结构之一。它本质上是一种存储表格数据的方式，您可以为行和列添加标签。构建 DataFrame 的一种方式就是基于字典。

接下来的练习中，您将使用来自不同国家的车辆数据。每条观测对应一个国家，各列给出人均车辆数量、是左侧行驶还是右侧行驶等信息。

脚本中定义了 3 个列表：

names：包含有可用数据的国家名称。
dr：布尔值列表，指示相应国家的人们是靠左行驶还是靠右行驶。
cpc：相应国家每 1,000 人拥有的机动车数量。

每个字典键都是列标签，每个值是包含该列元素的列表。

将 pandas 以 pd 导入。
使用预定义列表创建名为 my_dict 的字典。应包含 3 个键值对：
- 键 'country'，值为 names。
- 键 'drives_right'，值为 dr。
- 键 'cars_per_cap'，值为 cpc。
使用 pd.DataFrame() 将字典转换为名为 cars 的 DataFrame。
打印 cars，看看它有多"漂亮"。