python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解

下面是关于“Python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例讲解”的攻略：

一、DataFrame概述

DataFrame是pandas库中最重要的数据结构之一。它类似于表格形式的数据结构，由若干行与列组成。类似于Excel表格。其中每一列的数据类型必须相同，行列索引都可以自定义。

二、DataFrame的创建

DataFrame的创建可以通过多种方式实现，其中最常见的两种方式是：

1. 从csv文件读取构建

使用 pandas.read_csv(file_path) 函数 来读取csv文件的内容创建DataFrame。

示例代码：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('test.csv', sep=',')
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

2. 直接通过数据创建

使用 pandas.DataFrame(data) 函数 来直接创建DataFrame。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'name':['tony', 'jerry'], 'age':[24, 30], 'gender':['male', 'female']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

三、DataFrame对行和列的操作实例

DataFrame中对行和列有多种操作方式，包括索引操作、切片操作、赋值操作等等。

1. 索引操作

使用 iloc[] 或 loc[] 方法可以进行索引操作。 iloc[] 使用整数索引， loc[] 使用标签索引。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'name':['tony', 'jerry'], 'age':[24, 30], 'gender':['male', 'female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查看第一行
print(df.iloc[0])
# 查看前两行
print(df.iloc[0:2])
# 查看name列
print(df.loc[:, 'name'])

2. 切片操作

切片操作可以用来选取 DataFrame 中某个区域的数据。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'name':['tony', 'jerry'], 'age':[24, 30], 'gender':['male', 'female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选取前两列
print(df.iloc[:, 0:2])
# 选取第二行到第三行、第一列到第二列的数据
print(df.iloc[1:3, 0:2])

3. 赋值操作

可以使用 loc[] 方法的赋值操作来修改 DataFrame 中的数据。

示例代码：

import pandas as pd

data = {'name':['tony', 'jerry'], 'age':[24, 30], 'gender':['male', 'female']}
df = pd.DataFrame(data)

# 修改第一行的数据
df.loc[0, 'age'] = 25
# 新增一列
df['city'] = ['Beijing', 'Shanghai']

四、总结

以上就是对Python pandas库中DataFrame对行和列的操作实例的讲解。其中我们介绍了DataFrame的创建、对行和列的操作、以及示例代码的解析。希望这篇攻略能够对大家的学习和工作有所帮助。