以此为例

一.DataFrame的初步认知

在pandas中完成数据读取后数据以DataFrame保存。在操作时要以DataFrame函数进行了解

函数	含义	示例
values	元素
index	索引
columns	列名
dtyoes	类型
size	元素个数
ndim	维度数
shape	数据形状

二.DataFrame查询

1.单列查看

<code>DataFrame["列名"]
</code>

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示例

2.单列中的某几行

<code>DataFrame["列名"][起始值：终值]
</code>

示例

3.多行多列

<code>DataFrame[ [列名，列名] ][起始值：终值]
</code>

4.loc查询

<code>DataFrame.Loc[行,列名称]
</code>

示例

5.iloc查询

<code>DataFrame.iloc[行，列序]
</code>

示例

6.条件查询

x[ x[“索引名称”] 判断条件 ]

<code>DataFrame[ DataFrame属性+判断条件 ]
</code>

示例

三.DataFrame更改

1.列名更改

(1)替换更改

<code>DataFrame.rename(columns={"原名称": "现名称"}) 
</code>

（2）覆盖更改

<code>DataFrame.columns={ "列名1","列名2"，...."列名n" }
</code>

示例

2.index更改

<code>DataFrame.reset_index()
</code>

示例

3.索引更改

<code>DataFrame[索引]= 赋值
</code>

示例

四.增

1.增加列

<code>DataFrame["要增加的列名"]=赋值
**示例**
</code>

2.增加行

<code>DataFrame.loc[要增加行]={"列名":"增加的内容"...}
</code>

示例

五.删

drop

<code>drop(lables="列名",axis=0/1)
</code>

1.列删除

<code>drop(lables="列名",axis=1)
</code>

示例

2.行删除

<code>drop(lables=[行序],axis=0)
</code>

示例

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