手册
目录
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。
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)
calories duration 0 420 50 1 380 40 2 390 45
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。
返回第 0 行：
# 引用行索引： print(df.loc[0])
calories 420 duration 50 Name: 0, dtype: int64
注意：此例返回一个 Pandas Series。
返回第 0 行和第 1 行：
#使用索引列表： print(df.loc[[0, 1]])
calories duration 0 420 50 1 380 40
注意：当使用 [] 时，结果是 Pandas DataFrame。
使用 index 参数，您可以命名自己的索引。
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)
calories duration
day1 420 50
day2 380 40
day3 390 45
在 loc 属性中使用命名索引来返回指定的行。
返回 "day2"：
Return "day2": #引用命名索引： print(df.loc["day2"])
calories 380 duration 40 Name: day2, dtype: int64
如果您的数据集存储在文件中，Pandas 可以将它们加载到 DataFrame 中。
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。
相关
视频
RELATED VIDEOS
科技资讯
1
2
3
4
5
6
7
8
9
精选课程
共5课时
17.2万人学习
共49课时
77万人学习
共29课时
61.7万人学习
共25课时
39.3万人学习
共43课时
71万人学习
共25课时
61.6万人学习
共22课时
23万人学习
共28课时
33.9万人学习
共89课时
125万人学习
