1、DataFrame 简介
Pandas DataFrame是2维数据结构，例如，2维数组或具有行和列的表。
例如：
创建一个简单的Pandas DataFrame：
import pandas as pd
data = [['张三', 21, '男'], ['李四', 26, '女'], ['王五', 33, '男']]
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
输出：
0 1 2 0 张三 21 男 1 李四 26 女 2 王五 33 男
2、loc定位行
从上面的结果可以看出，DataFrame就像是一个具有行和列的表。
Pandas使用loc属性返回一个或多个指定行
例如：
返回第0行：
print(df.loc[0])
输出：
0 张三
1 21
2 男
Name: 0, dtype: object
None
注意：此示例返回Pandas Series。
例如：
返回第0行和第1行：
print(df.loc[[0, 1]])
输出：
0 1 2 0 张三 21 男 1 李四 26 女
注意：使用[]时，结果是熊猫DataFrame。
3、命名索引和列名
使用columns和index参数，可以命名自己的列名和索引。
例如：
添加名称列表，为每一行命名：
import pandas as pd
data = [['张三', 21, '男'], ['李四', 26, '女'], ['王五', 33, '男']]
df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名', '年龄', '性别'], index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
输出：
姓名 年龄 性别 a 张三 21 男 b 李四 26 女 c 王五 33 男
4、定位命名索引
在loc属性中使用命名索引返回指定的行。
例如：
输出 "a":
print(df.loc["a"])
输出：
姓名 张三
年龄 21
性别 男
Name: a, dtype: object
5、将文件加载到DataFrame
如果数据集存储在文件中，Pandas可以将它们加载到DataFrame中。
例如：
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')
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