基于DATAFRAME中元素的读取与修改方法

这里是“基于DATAFRAME中元素的读取与修改方法”的完整攻略：

DATAFRAME 简介

在开始介绍 "基于DATAFRAME中元素的读取与修改方法" 前，我们需要首先了解一下 DATAFRAME。

DATAFRAME 是 PANDAS 中非常重要的数据结构之一，类似于 Excel 中的表格。一个 DataFrame 包括行和列，而每一行中的每一个元素都可以是数字、字符串、对象等类型。

数据读取

创建 DataFrame

首先，我们需要可以在代码中创建一个 DataFrame 对象。下面是一些示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个空的 DataFrame
df = pd.DataFrame()

# 从列表中创建 DataFrame
data = [['Alice', 21], ['Bob', 23], ['Charlie', 26]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

# 从字典中创建 DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [21, 23, 26]}
df = pd.DataFrame(data)

以上代码分别创建了一个空的 DataFrame，以及两个包含数据的 DataFrame。

读取 DataFrame 中的数据

DataFrame 中的数据可以通过指定其行和列的位置访问。

下面是一些示例代码：

# 从 DataFrame 中读取第一行第一列的元素
element = df.iloc[0, 0]

# 从 DataFrame 中读取第二行第一列的元素
element = df.iloc[1, 0]

# 从 DataFrame 中读取第一行第二列的元素
element = df.iloc[0, 1]

以上代码分别从 DataFrame 中读取了不同位置的元素的值。

数据修改

修改 DataFrame 中的元素

可以通过指定其行和列的位置来修改 DataFrame 中的元素。

下面是一些示例代码：

# 修改 DataFrame 中第一行第一列的元素
df.iloc[0, 0] = 'Alice Smith'

# 修改 DataFrame 中第二行第一列的元素
df.iloc[1, 0] = 'Bob Brown'

# 修改 DataFrame 中第一行第二列的元素
df.iloc[0, 1] = 22

以上代码分别修改了 DataFrame 中不同位置的元素的值。

删除 DataFrame 中的行或列

可以通过指定行或列的标签或位置来删除 DataFrame 中的行或列。

下面是一些示例代码：

# 删除 DataFrame 中名为 Alice 的行
df = df.drop(df.loc[df['Name']=='Alice'].index)

# 删除 DataFrame 中索引为 0 的行
df = df.drop(0)

# 删除 DataFrame 中名为 Age 的列
df = df.drop('Age', axis=1)

以上代码分别删除了 DataFrame 中不同的行或列。

到此为止，本攻略讲解完毕，希望以上内容能够对你有所帮助。