Pandas 教程
什么是 DataFrame？
Pandas DataFrame 是二维数据结构，就像二维数组，或者带有行和列的表格。
实例
创建一个简单的 Pandas DataFrame：
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration": [50, 40, 45]
}
# 将数据加载到 DataFrame 对象中：
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
结果
calories duration 0 420 50 1 380 40 2 390 45
定位行
从上面的结果可以看出，DataFrame 就像一个有行和列的表格。
Pandas 使用 loc 属性返回一行或多行指定行。
实例
返回第 0 行：
# 引用行索引： print(df.loc[0])
结果
calories 420 duration 50 Name: 0, dtype: int64
注意：此例返回一个 Pandas Series。
实例
返回第 0 行和第 1 行：
#使用索引列表： print(df.loc[[0, 1]])
结果
calories duration 0 420 50 1 380 40
注意：当使用 [] 时，结果是 Pandas DataFrame。
命名索引
使用 index 参数，您可以命名自己的索引。
实例
添加一个名称列表，为每一行命名：
import pandas as pd
data = {
"calories": [420, 380, 390],
"duration": [50, 40, 45]
}
df = pd.DataFrame(data, index = ["day1", "day2", "day3"])
print(df)
结果
calories duration
day1 420 50
day2 380 40
day3 390 45
定位命名索引
在 loc 属性中使用命名索引来返回指定的行。
实例
返回 "day2"：
Return "day2": #引用命名索引： print(df.loc["day2"])
结果
calories 380 duration 40 Name: day2, dtype: int64
将文件加载到 DataFrame 中
如果您的数据集存储在文件中，Pandas 可以将它们加载到 DataFrame 中。
实例
将逗号分隔的文件（CSV 文件）加载到 DataFrame 中：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)
提示：您将在接下来的章节中了解有关导入文件的更多信息。
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