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写在前面

回顾一下,上篇博客我们学习了 Pandas DataFrame 的数据读取与写入,掌握了数据导入导出的基本技能。 现在,我们已经能够将数据加载到 DataFrame 中了。 接下来,我们需要学习如何 灵活高效地访问和操作 DataFrame 中的数据,才能真正发挥 Pandas 的强大威力。

DataFrame 数据操作的核心:索引与选取

DataFrame 是一个二维表格数据结构,要对 DataFrame 中的数据进行分析和处理,首先需要能够 精准地定位到想要操作的数据。 例如:

  • 选取特定的行和列: 例如,选取销售数据表中特定地区的销售额、选取学生信息表中年龄大于 20 岁的学生的姓名和班级。
  • 根据条件筛选数据: 例如,筛选销售额大于 10000 的订单、筛选成绩在 80 分以上的学生。
  • 修改 DataFrame 中的特定数据: 例如,将某个学生的年龄修改为新的值、将某个地区的销售额更新为最新的数据。
  • 对 DataFrame 的子集进行操作: 例如,计算特定地区的平均销售额、对特定班级的学生成绩进行排序。

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