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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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