python Dataframe的常用操作

创建DataFrame：可以通过列表、字典、Numpy数组等方式来创建DataFrame，如：df = pd.DataFrame({'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age':[25, 30, 35]})

查看DataFrame：可以使用head()、tail()、info()、describe()等方法来查看DataFrame的基本信息，如：df.head()、df.tail()、df.info()、df.describe()

选择数据：可以使用loc[]、iloc[]、[]等方式来选择DataFrame中的数据，如：df.loc[0]、df.iloc[1:3]、df['name']

修改数据：可以使用loc[]、iloc[]、[]等方式来修改DataFrame中的数据，如：df.loc[0, 'age'] = 26、df.iloc[2, 1] = 36

删除数据：可以使用drop()方法来删除DataFrame中的行或列，如：df.drop(0)、df.drop('age', axis=1)

过滤数据：可以使用布尔索引来过滤DataFrame中的数据，如：df[df['age'] > 30]

排序数据：可以使用sort_values()方法来对DataFrame中的数据进行排序，如：df.sort_values('age')

分组数据：可以使用groupby()方法来对DataFrame中的数据进行分组，如：df.groupby('age').count()

合并数据：可以使用merge()方法来合并两个DataFrame中的数据，如：df1.merge(df2, on='key')

数据透视表：可以使用pivot_table()方法来创建数据透视表，如：pd.pivot_table(df, values='age', index='name', columns='gender'