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（不少于4个代码案例，选取行 ，选取列 ，增加行 ，删除行 ）
查询【一般都是通过索引来操作的】
1. 选取列
通过列索引标签或者属性的方式可以单独获取 DataFrame 的列数据，返回数据类型为 Series 。在选取列时不能使用切片的方式，超过一个列名用 df[[‘ 列名 1′,’ 列名 2′]]
选取列
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
'name':[杨大润','李玉芳','马庆显'],
'age':[21,19,23],
'address':['兰州','上海','北京']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
w1 = df['name']
print("以列名取一列数据:\n", w1)
w2 = df[['name','age']]
print("以列名取两份数据：\n", w2)
2.选取行
通过行索引或者行索引位置切片形式获取行数据【从0 开始的，左闭右开】。 DataFrame 提供的 head 【开头开始】和 tail 【结尾】可以取连续多行数据， sample 可以随机抽取并显示数据
取行 从0开始的
import pandas as pd
data = {
'name':['杨大润','李玉芳','马庆显'],
'age':[21,19,23],
'address':['贵州','上海','北京']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
print('显示前两行：\n', df[:2])
print('显示2行：\n', df[1:2])
head从第一行取，默认前五行
print(df.head())
print(df.head(1))
tail默认最后五行 可以带数字取最后的
print(df.tail())
print(df.tail(1))
sample随机抽取n行显示
print(df.sample(1))
3 .读取行和列
切片选取行限制比较大，取单独的几行数据可以采用Pandas提供的iloc 和loc 方法实现。
用法：DataFrame.loc(行索引位置,列索引位置)
DataFrame.loc(行索引名称或条件,列索引名称)
loc
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
'name':['杨将军（大润）', '李女将（玉芳）', '马（军师）庆显', '韦女将（思妍）', '徐大将（佳宇）'],
'location':['游走', '下路', '打野', '中单', '上单'],
'dynasty':['蜀', '蜀', '战国', '汉', '蜀'],
'year':[1999, 2000, 2020, 2050, 3030]
}
df1 = pd.DataFrame(data, columns=['name','location','dynasty','address','year'],index=['a','b','c','d','e'])
df2 = df1.set_index('dynasty')
print(df2)
print("取name和year两列的数据:\n",df2.loc[:,['name','year']])
print("取汉，战国行中name，year的数据：\n",df2.loc[['汉','战国'],['name','year']])
4.增加数据
增加一行通过append 方法传入字典结构数据即可，增加列时为增加的列赋值即可创建一个新的列，具体给值要对应，不然会报错
#插入一行数据append
#加列并赋值
import pandas as pd
import numpy as np
data = {
'name':['杨将军（大润）', '李女将（玉芳）', '马（军师）庆显', '韦女将（思妍）', '徐大将（佳宇）'],
'location':['游走', '下路', '打野', '中单', '上单'],
'dynasty':['蜀', '蜀', '战国', '汉', '蜀'],
'year':[1999, 2000, 2020, 2050, 3030]
}
df1 = pd.DataFrame(data, columns=['name','location','dynasty','address','year'],index=['0','1','2','3','4'])
df1['C'] = 10
df1['age'] = [24,33,19,40,80]
data1 = {
'name':'吴医师（宗蔚）',
'location':'打野',
'dynasty':'唐',
'year':1909
}
df1.append(data1,ignore_index=True)
print(df1)
print(df1.append(data1,ignore_index=True))
5.删除行和列
删除数据直接用drop 方法，行列数据通过axis 参数设置默认为0 删除行，1 删除列。默认数据删除不修改原数据，如果在原数据上删除加入参数inplace=True 即可！
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data=[['杨大润', '男', 22], ['李玉芳', '女', 18], ['韦思妍', '女', 18],
['马庆显', '男', 23], ['徐佳宇', '女', 18], ['吴宗蔚', '女', 21]], index=[1, 2, 3, 4, 5, 6],
columns=['name', 'sex', 'age'])
测试数据。
print(df)
h=df.drop([1,3],axis = 0,inplace = False) #删除index值为1和3的两行，
print(h)
l=df.drop(['name'],axis = 1,inplace = False) #删除name列。
print(l)
Original: https://blog.csdn.net/qq_63756815/article/details/126984475
Author: 瑞雪兆丰年（润 ）
Title: DataFrame数据的查询和编辑
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