下面我来详细讲解Python中快速掌握Data Frame的常用操作的完整攻略：

1. 导入 Pandas

Pandas 是 Python 中一个数据处理库，用于数据的分析、清洗、转换和可视化等处理，而 DataFrame 则是其核心数据结构之一。在使用 DataFrame 之前，首先需要导入 Pandas 模块：

import pandas as pd

2. 创建 DataFrame

使用字典类型数据可以方便、简单地创建一个 DataFrame。

data = {'姓名': ['小明', '小红', '小刚'],
        '性别': ['男', '女', '男'],
        '年龄': [20, 18, 21]}
df = pd.DataFrame(data)

此时，可以使用 print(df) 或 df.head() 来查看 DataFrame 的内容。其中，head() 函数默认显示前五行数据。

也可以使用列表类型的数据来创建 DataFrame，表格中的每一列数据对应一个列表。

name = ['小明', '小红', ... , '小刚']
sex = ['男', '女', ... , '男']
age = [20, 18, ... , 21]
df = pd.DataFrame({'姓名': name, '性别': sex, '年龄': age})

可以使用 DataFrame 的列名来选择一列数据，获取的数据为 Series 类型。

df['姓名']  # 获取姓名列数据

选择多列数据时，需要在列名中增加对应列名。

df[['姓名', '年龄']]   # 获取姓名和年龄列数据

可以使用 loc[row_index] 来选择一行数据，其中 row_index 为行的索引值。

df.loc[0]   # 获取第一行数据

选择多行数据时，需要在行索引中增加对应行索引。

df.loc[[0, 1]]   # 获取第一行和第二行数据

使用行、列索引的组合获取 DataFrame 中某一区域的数据。

df.loc[0:1, ['姓名', '年龄']]  # 获取第一行到第二行，姓名和年龄两列的数据

DataFrame 中的每个列都是一个 Series 类型，向量化操作可以同时对 Series 中的每个值进行操作，如计算每个值的平方：

df['年龄'] ** 2

标量化操作是对 DataFrame 中的元素进行操作，比如计算 DataFrame 的总和：

df.sum()

在数据处理的过程中，经常需要清洗数据，比如删除重复、处理缺失值。

# 删除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)

# 处理缺失值：删除含有缺失值的行
df.dropna(inplace=True)

# 处理缺失值：用均值来填充缺失值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

对 DataFrame 中的数据进行排序可以使用 sort_values() 函数。

df.sort_values(by=['年龄'], inplace=True)

对 DataFrame 中的数据进行统计可以使用 describe() 函数。

df.describe()

以上便是快速掌握 Data Frame 常用操作的完整攻略，希望可以对您有所帮助。

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