在Python的pandas库中，可以通过多种方式创建DataFrame对象。以下是一些常见的数据帧：

　　1.从列表或Numpy数组创建

import pandas as pd
import numpy as np

data = [['Alex', 10], ['Bob', 12], ['Clarke', 13]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
print(df)

　　2.从字典创建

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alex', 'Bob', 'Clarke'], 'Age': [10, 12, 13]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

　　3.从系列

import pandas as pd

data = {'Name': pd.Series(['Alex', 'Bob', 'Clarke']), 'Age': pd.Series([10, 12, 13])}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

　　4.从CSV开始

import pandas as pd

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

　　5.从Excel文件创建

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')
print(df)

　　6.从SQL数据库创建

import pandas as pd
import sqlite3

conn = sqlite3.connect('example.db')
df = pd.read_sql_query("SELECT * from my_table", conn)
print(df)

　　以上是常见的一些DataFrame创建方法，可以根据实际需求进行选择和应用。此外，pandas库还提供了许多其他方法用于创建DataFrame对象，如从JSON文件、从HTML表格等，可以根据具体情况进行选择。