接着上篇我们继续进行pandas中的DataFrame，话不多说，直接撸代码，里面有注释

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#dataframe的操作不外乎 增删改查

from pandas import Series

from pandas import DataFrame

df=DataFrame({'age':Series([18,20,30]),

'name':Series(['x1','x2','x3'])

})

print(df)

'''

访问列：变量名[列名]

访问行：变量名[n:m] 访问n行到m-1行

访问块（行和列）：变量名.iloc[n1:n2, m1:m2] 访问n1到n2-1行，m1到m2-1列的数据

访问指定的位置：变量名.at[行索引,列名]

'''

#访问列

a=df['age']

print(a)

#访问行

b=df[1:3]

print(b)

#访问块

c=df.iloc[0:4,0:2]

print(c)

#访问指定的位置

d=df.at[0,'name']

print(d)

#增加列

df['address']=['地球','月球','火星']

print(df)

#删除列

#del df['address']

#增加行

df.loc[len(df)]=[40, 'x4', '木星']

print(df)

#删除行，根据行索引

#df.drop(1)

是不是很简单？只要有python基础，分分钟搞定哦

名称栏目：基于python的大数据分析实战学习笔记-pandas之DataFrame
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