######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.sort_values(by='语文成绩',ascending=True, inplace=True) #按“语文成绩”进行排序（升序）
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
李大杰 110 105 99.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.sort_values(by='英语成绩',ascending=False, inplace=True) #按“英语成绩”进行排序（降序）
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
zhuohua wu 109 120 129.5
Jacky 105 88 115.0
李大杰 110 105 99.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5],[105,120,100]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu','Tony']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.sort_values(by=['语文成绩','英语成绩'],ascending=[True,True], inplace=True) #先按“语文成绩”进行升序，再按“英语成绩”进行升序
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
Tony 105 120 100.0
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
Tony 105 120 100.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
李大杰 110 105 99.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5],[105,120,100]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu','Tony']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.sort_values(by=['语文成绩','英语成绩'],ascending=[True,False], inplace=True) #先按“语文成绩”进行升序，再按“英语成绩”进行降序
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
Tony 105 120 100.0
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
Jacky 105 88 115.0
Tony 105 120 100.0
zhuohua wu 109 120 129.5
李大杰 110 105 99.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']>105)]) #输出“语文成绩”大于105的行数据
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']>=105)]) #输出“语文成绩”大于或等于105的行数据
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年三班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']<105)]) #输出“语文成绩”小于105的行数据
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']<=105)]) #输出“语文成绩”小于或等于105的行数据
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[110,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']==110)]) #输出“语文成绩”等于110的行数据
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['英语成绩'] == 129.5)]) #输出“英语成绩”等于129.5的行数据
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 110 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 110 88 115.0
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年三班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']!=105)]) #输出“语文成绩”不等于105的行数据
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['数学成绩'] != 105)]) #输出“数学成绩”不等于105的行数据
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['英语成绩']>100) & (df['语文成绩']>105)]) #输出“英语成绩”大于100，并且“语文成绩”大于105的行数据
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['英语成绩']>100) & (df['语文成绩']>=105)]) #输出“英语成绩”大于100，并且“语文成绩”大于或等于105的行数据
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年三班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']>105) | (df['英语成绩']==130)]) #输出“语文成绩”大于105，或者“英语成绩”等于130的行数据
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']>=105) | (df['英语成绩']==130)]) #输出“语文成绩”大于或等于105，或者“英语成绩”等于130的行数据
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['班级']=='三年二班')]) #输出“班级”等于“三年二班”的行数据
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['班级']!='三年二班')]) #输出“班级”不等于“三年二班”的行数据
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['班级']=='三年二班') & (df['数学成绩']==115)]) #输出“班级”等于“三年二班”，并且“数学成绩”等于115的行数据
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['班级'] == '三年二班') & (df['语文成绩']==105)]) #输出“班级”等于“三年二班”，并且“语文成绩”等于105的行数据
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
Jacky 105.0 88 120 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df['物理成绩']=[60,79,80.5] #追加一列，列标题为“物理成绩”
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 物理成绩
李大杰 110 105 99.0 60.0
Jacky 105 88 115.0 79.0
zhuohua wu 109 120 129.5 80.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
Columns_1=[60,79,80.5]
df.insert(0,'物理成绩',Columns_1) #插入一列，列标题为“物理成绩”，位置为第1列
print(df)
print("-" * 10)
Columns_2=[60,79,80]
df.insert(4,'化学成绩',Columns_2) #再插入一列，列标题为“化学成绩”，位置为第5列
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
物理成绩 语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 60.0 110 105 99.0
Jacky 79.0 105 88 115.0
zhuohua wu 80.5 109 120 129.5
----------
物理成绩 语文成绩 数学成绩 英语成绩 化学成绩
李大杰 60.0 110 105 99.0 60
Jacky 79.0 105 88 115.0 79
zhuohua wu 80.5 109 120 129.5 80
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
Columns_1=[60,79,80.5]
df.insert(1,'物理成绩',Columns_1) #插入一列，列标题为“物理成绩”，位置为第2列
Columns_2=[60,79,80]
df.insert(3,'化学成绩',Columns_2) #再插入一列，列标题为“化学成绩”，位置为第4列
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 物理成绩 数学成绩 化学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 60.0 105 60 109 三年一班
Jacky 105.0 79.0 88 79 120 三年二班
zhuohua 99.5 80.5 115 80 130 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['Lily']=[16,17,18.5] #追加一行，行标题为“Lily”
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110.0 105.0 99.0
Jacky 105.0 88.0 115.0
zhuohua wu 109.0 120.0 129.5
Lily 16.0 17.0 18.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['Lily']=[16,17,18.5,'三年一班'] #追加一行，行标题为“Lily”
print(df)
print("-" * 10)
## 再追加一行，行标题为“Tony”：
Key_2 = 'Tony'
Rows_2 = [26,27,18.5,'三年二班']
df.loc[Key_2] = Rows_2
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109.0 三年一班
Jacky 105.0 88 120.0 三年二班
zhuohua 99.5 115 130.0 三年二班
Lily 16.0 17 18.5 三年一班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109.0 三年一班
Jacky 105.0 88 120.0 三年二班
zhuohua 99.5 115 130.0 三年二班
Lily 16.0 17 18.5 三年一班
Tony 26.0 27 18.5 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
# 一次性追加三行，行标题分别为“钱多多”、“John Li”、“Lily”：
df_insert=pd.DataFrame({'语文成绩':[100,123,138],'数学成绩':[99,142,60],'英语成绩':[98,139,99],
'班级':['三年三班','三年三班','三年四班']},
index=['钱多多','John Li','Lily'])
df_1 = df.append(df_insert)
print(df_1)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
钱多多 100.0 99 98 三年三班
John Li 123.0 142 139 三年三班
Lily 138.0 60 99 三年四班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['Lily']=[16,17,18.5] #追加一行，行标题（索引）为“Lily”
Columns_1=[60,79,80.5,66]
df.insert(2,'物理成绩',Columns_1) #插入一列，列标题为“物理成绩”，位置为第3列
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 物理成绩 英语成绩
李大杰 110.0 105.0 60.0 99.0
Jacky 105.0 88.0 79.0 115.0
zhuohua wu 109.0 120.0 80.5 129.5
Lily 16.0 17.0 66.0 18.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
Columns_1=[60,79,80.5]
df.insert(1,'物理成绩',Columns_1) #插入一列，列标题为“物理成绩”，位置为第2列
df.loc['Lily']=[16,17,18.5,66,'三年一班'] #追加一行，行标题（索引）为“Lily”
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 物理成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 60.0 105.0 109 三年一班
Jacky 105.0 79.0 88.0 120 三年二班
zhuohua 99.5 80.5 115.0 130 三年二班
Lily 16.0 17.0 18.5 66 三年一班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.rename(columns={'数学成绩':'数学成绩（New）'},inplace=True) #修改一个列标题
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩（New） 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
## 修改多个列标题：
df.rename(columns={'语文成绩':'语文成绩（New）','数学成绩':'数学成绩（New）',
'英语成绩':'英语成绩（上）'},inplace=True)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩（New） 数学成绩（New） 英语成绩（上）
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
## 修改多个列标题：
df.rename(columns={'语文成绩':'语文成绩（New）','数学成绩':'数学成绩（New）',
'英语成绩':1688},inplace=True)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩（New） 数学成绩（New） 1688 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.rename({'Jacky':'第二行'},axis=0,inplace=True) #修改一个行标题
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
第二行 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
## 修改多个行标题：
df.rename({'李大杰':101,'Jacky':'Jacky New','zhuohua wu':'zhuohua Li'},
axis=0,inplace=True)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
101 110 105 99.0
Jacky New 105 88 115.0
zhuohua Li 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.rename({'李大杰':101,'zhuohua':'zhuohua Li'},axis=0,inplace=True) #修改多个行标题
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
101 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua Li 99.5 115 130 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['zhuohua wu','语文成绩']=120 #修改“zhuohua wu”的“语文成绩”为120
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 120 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['zhuohua wu','语文成绩'] = df.loc['zhuohua wu','语文成绩'] + 20 #“zhuohua wu”的“语文成绩”在原来的基础上加20
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 129 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
df.loc['zhuohua','语文成绩'] = df.loc['zhuohua','语文成绩'] + 20 #“zhuohua”的“语文成绩”在原来的基础上加20
df.loc['李大杰','英语成绩'] = df.loc['李大杰','英语成绩'] - 9 #“李大杰”的“英语成绩”在原来的基础上减9
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 100 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 119.5 115 130 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['李大杰','语文成绩']=120.5 #修改“李大杰”的“语文成绩”为120.5
df.loc['zhuohua','班级']='三年三班' #再修改“zhuohua”的“班级”为“三年三班”
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 120.5 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['zhuohua wu']=[121,122,123] #修改行标题为“zhuohua wu”的各个数据（必须要重新输入整行的所有数据）
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 121 122 123.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['李大杰']=[121,122,123,'三年一班'] #修改行标题为“李大杰”的各个数据
print(df)
print("-" * 10)
df.loc['zhuohua']=[311.5,312,313,'三年三班'] #再修改行标题为“zhuohua”的各个数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 121.0 122 123 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 121.0 122 123 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 311.5 312 313 三年三班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['李大杰'] = df.loc['李大杰'] + 10 #行标题为“李大杰”的各个数据在原来的基础上加10
print(df)
print("-" * 10)
df.loc['zhuohua wu'] = df.loc['zhuohua wu'] - 10 #行标题为“zhuohua wu”的各个数据在原来的基础上减10
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 120.0 115.0 109.0
Jacky 105.0 88.0 115.0
zhuohua wu 109.0 120.0 129.5
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 120.0 115.0 109.0
Jacky 105.0 88.0 115.0
zhuohua wu 99.0 110.0 119.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['李大杰'] = df.loc['李大杰'] * 10 #行标题为“李大杰”的各个数据在原来的基础上乘以10
print(df)
print("-" * 10)
df.loc['zhuohua wu'] = df.loc['zhuohua wu'] / 10 #行标题为“zhuohua wu”的各个数据在原来的基础上除以10
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 1100.0 1050.0 990.0
Jacky 105.0 88.0 115.0
zhuohua wu 109.0 120.0 129.5
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 1100.0 1050.0 990.00
Jacky 105.0 88.0 115.00
zhuohua wu 10.9 12.0 12.95
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc[:,'数学成绩']=[111,122.5,133] #修改列标题为“数学成绩”的各个数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 111.0 99.0
Jacky 105 122.5 115.0
zhuohua wu 109 133.0 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc[:,'语文成绩']=[111,122,133] #修改列标题为“语文成绩”的各个数据
print(df)
print("-" * 10)
df.loc[:,'班级']=['三年一班','三年二班','三年三班'] #再修改列标题为“班级”的各个数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 111 105 109 三年一班
Jacky 122 88 120 三年二班
zhuohua 133 115 130 三年二班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 111 105 109 三年一班
Jacky 122 88 120 三年二班
zhuohua 133 115 130 三年三班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc[:,'语文成绩'] = df.loc[:,'语文成绩'] + 10 #列标题为“语文成绩”的各个数据在原来的基础上加10
df.loc[:,'英语成绩'] = df.loc[:,'英语成绩'] - 10 #列标题为“英语成绩”的各个数据在原来的基础上减10
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 120 105 89.0
Jacky 115 88 105.0
zhuohua wu 119 120 119.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc[:,'语文成绩'] = df.loc[:,'语文成绩'] * 10 #列标题为“语文成绩”的各个数据在原来的基础上乘以10
df.loc[:,'英语成绩'] = df.loc[:,'英语成绩'] / 10 #列标题为“英语成绩”的各个数据在原来的基础上除以10
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 1100.0 105 10.9 三年一班
Jacky 1050.0 88 12.0 三年二班
zhuohua 995.0 115 13.0 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.loc['李大杰'] = df.loc['李大杰'] + 10 #行标题为“李大杰”的各个数据在原来的基础上加10
print(df)
print("-" * 10)
df.loc[:,'英语成绩'] = df.loc[:,'英语成绩'] / 10 #列标题为“英语成绩”的各个数据在原来的基础上除以10
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 120.0 115.0 109.0
Jacky 105.0 88.0 115.0
zhuohua wu 109.0 120.0 129.5
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 120.0 115.0 10.90
Jacky 105.0 88.0 11.50
zhuohua wu 109.0 120.0 12.95
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.iloc[0,0] = 111 #修改第1行第1列的数据
print(df)
print("-" * 10)
df.iloc[1,:] = [211,222,233] #再修改第2行的各个数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 111 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 111 105 99.0
Jacky 211 222 233.0
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.iloc[1,0] = 222 #修改第2行第1列的数据
df.iloc[2,3] = '三年三班' #再修改第3行第4列的数据
print(df)
print("-" * 10)
df.iloc[:,1] = [211,222,233] #再修改第2列的各个数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 222.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年三班
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 211 109 三年一班
Jacky 222.0 222 120 三年二班
zhuohua 99.5 233 130 三年三班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(['数学成绩'],axis=1,inplace=True) #删除列标题为“数学成绩”的数据
print(df)
print("-" * 10)
df.drop(columns='英语成绩',inplace=True) #再删除列标题为“英语成绩”的数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 英语成绩
李大杰 110 99.0
Jacky 105 115.0
zhuohua wu 109 129.5
----------
语文成绩
李大杰 110
Jacky 105
zhuohua wu 109
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(['数学成绩'],axis=1,inplace=True) #删除列标题为“数学成绩”的数据
df.drop(labels='语文成绩',axis=1,inplace=True) #再删除列标题为“语文成绩”的数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
英语成绩
李大杰 99.0
Jacky 115.0
zhuohua wu 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(['数学成绩','班级'],axis=1,inplace=True) #一次性删除列标题为“数学成绩”、“班级”的数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 英语成绩
李大杰 110.0 109
Jacky 105.0 120
zhuohua 99.5 130
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(['英语成绩','语文成绩','数学成绩'],axis=1,inplace=True) #一次性删除列标题为“英语成绩”、“语文成绩”、“数学成绩”的数据
print(df)
print("-" * 10)
df['物理成绩']=[60,70,80] #再追加一列，列标题为“物理成绩”
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
班级
李大杰 三年一班
Jacky 三年二班
zhuohua 三年二班
----------
班级 物理成绩
李大杰 三年一班 60
Jacky 三年二班 70
zhuohua 三年二班 80
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(index='Jacky',inplace=True) #删除行标题为“Jacky”的数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(labels='zhuohua wu',axis=0,inplace=True) #删除行标题为“zhuohua wu”的数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(index='Jacky',inplace=True) #删除行标题为“Jacky”的数据
df.drop(labels='李大杰',axis=0,inplace=True) #再删除行标题为“李大杰”的数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(['Jacky','李大杰'],inplace=True) #一次性删除行标题为“Jacky”、“李大杰”的数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.drop(['Jacky','李大杰'],inplace=True) #一次性删除行标题为“Jacky”、“李大杰”的数据
print("-" * 10)
## 再追加一行，行标题为“Lily”：
Key_1 = 'Lily'
Key_2 = '三年四班'
Key_3 = [16,17,18.5,Key_2]
df.loc[Key_1] = Key_3
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
zhuohua 99.5 115 130.0 三年二班
Lily 16.0 17 18.5 三年四班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df=df[df['语文成绩']>109] #输出“语文成绩”大于109的行数据(相当于删除“语文成绩”小于或等于109的行数据)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df_1 = df[df['数学成绩'] <= 100] #输出“数学成绩”小于或等于100的行数据(相当于删除“数学成绩”大于100的行数据)
print(df_1)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
Jacky 105.0 88 120 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[105,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df = df[df['语文成绩'] == 105] #输出“语文成绩”等于105的行数据
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 105 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 105 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df_1 = df[df['英语成绩'] != 129.5] #输出“英语成绩”不等于129.5的行数据
print(df_1)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df=df[df['班级'] == '三年二班'] #输出“班级”等于“三年二班”的行数据(相当于删除“班级”不等于“三年二班”的行数据)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df=df[df['班级'] != '三年二班'] #输出“班级”不等于“三年二班”的行数据(相当于删除“班级”等于“三年二班”的行数据)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
C:\Users\jacky\Desktop>
Pandas的导出和导入（txt文件）：
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df = pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df) #输出DataFrame的所有数据
## 把结果分别导出到指定的txt文件：
df.to_csv('C:\\Users\\jacky\\Desktop\\Pandas的基础_1.txt',sep='\t',index=False,header=True) #不保留索引（行标题），但保留列标题
df.to_csv('C:/Users/jacky/Desktop/Pandas的基础_2.txt',sep='\t',index=False,header=False) #不保留索引（行标题）、列标题
df.to_csv('d:/share/Pandas的基础_3.txt',sep='\t',index=True,header=True) #保留索引（行标题）、列标题
脚本运行的结果：（假如目标文件存在则覆盖，不存在则自动创建）
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_csv('C:\\Users\\jacky\\Desktop\\Pandas的基础_1.txt',sep='\t',encoding='utf-8') #导入指定的txt文件
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
## 插入一列，列标题为“姓名”，位置为第1列：
Columns_1=['李大杰','Jacky','zhuohua']
df.insert(0,'姓名',Columns_1)
print(df)
print("-" * 10)
## 按“语文成绩”进行排序（升序）：
df.sort_values(by='语文成绩',ascending=True, inplace=True)
print(df)
print("-" * 10)
## 不输出索引：
df = df.to_string(index=False)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
0 110 105 99.0
1 105 88 115.0
2 109 120 129.5
----------
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
0 李大杰 110 105 99.0
1 Jacky 105 88 115.0
2 zhuohua 109 120 129.5
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
1 Jacky 105 88 115.0
2 zhuohua 109 120 129.5
0 李大杰 110 105 99.0
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
Jacky 105 88 115.0
zhuohua 109 120 129.5
李大杰 110 105 99.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_csv('C:\\Users\\jacky\\Desktop\\Pandas的基础_2.txt',sep='\t',header=0,encoding='utf-8') #导入指定的txt文件（这里使用了“header=0”）
print(df) #注意，输出的第一行数据会变成列标题
print("-" * 10)
## 不输出索引：
df = df.to_string(index=False)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
110 105 99.0
0 105 88 115.0
1 109 120 129.5
----------
110 105 99.0
105 88 115.0
109 120 129.5
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_csv('C:/Users/jacky/Desktop/Pandas的基础_2.txt',sep='\t',header=None,encoding='utf-8') #导入指定的txt文件（这里要加上“header=None”）
df.columns = ['语文成绩','数学成绩','英语成绩'] #自定义列标题
print(df)
print("-" * 10)
## 插入一列，列标题为“姓名”，位置为第4列：
Columns_1=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
df.insert(3,'姓名',Columns_1)
print(df)
print("-" * 10)
## 按“语文成绩”进行排序（降序）：
df.sort_values(by='语文成绩',ascending=False, inplace=True)
print(df)
print("-" * 10)
## 不输出索引：
df = df.to_string(index=False)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
0 110 105 99.0
1 105 88 115.0
2 109 120 129.5
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 姓名
0 110 105 99.0 李大杰
1 105 88 115.0 Jacky
2 109 120 129.5 zhuohua wu
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 姓名
0 110 105 99.0 李大杰
2 109 120 129.5 zhuohua wu
1 105 88 115.0 Jacky
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 姓名
110 105 99.0 李大杰
109 120 129.5 zhuohua wu
105 88 115.0 Jacky
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_csv('d:\\share\\Pandas的基础_3.txt',sep='\t',encoding='utf-8') #导入指定的txt文件
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
## 修改一个列标题
df.rename(columns={'Unnamed: 0':'姓名'},inplace=True)
print(df)
print("-" * 10)
## 按“英语成绩”进行排序（降序）：
df.sort_values(by='英语成绩',ascending=False, inplace=True)
print(df)
print("-" * 10)
## 不输出索引：
df = df.to_string(index=False)
print(df)
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
Unnamed: 0 语文成绩 数学成绩 英语成绩
0 李大杰 110 105 99.0
1 Jacky 105 88 115.0
2 zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
0 李大杰 110 105 99.0
1 Jacky 105 88 115.0
2 zhuohua wu 109 120 129.5
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
2 zhuohua wu 109 120 129.5
1 Jacky 105 88 115.0
0 李大杰 110 105 99.0
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
zhuohua wu 109 120 129.5
Jacky 105 88 115.0
李大杰 110 105 99.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
def func1(): #自定义导出的函数
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]]
Key_index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']
Key_columns=['语文成绩','数学成绩','英语成绩']
df=pd.DataFrame(data=Key_data,index=Key_index,columns=Key_columns) #使用二维数组创建DataFrame数据
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['语文成绩']>105)]) #输出“语文成绩”大于105的行数据
## 把“语文成绩”大于105的行数据导出到指定的txt文件：
df = df.loc[(df['语文成绩']>105)]
df.to_csv('d:\\share\\Pandas的基础_3.txt',sep='\t',index=True,header=True) #保留索引、列标题
def func2(): #自定义导入的函数
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_csv('d:/share/Pandas的基础_3.txt',sep='\t',encoding='utf-8') #导入指定的txt文件
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
## 修改一个列标题
df.rename(columns={'Unnamed: 0':'姓名'},inplace=True)
print(df)
print("-" * 10)
## 按“数学成绩”进行排序（降序）：
df.sort_values(by='数学成绩',ascending=False, inplace=True)
print(df)
print("-" * 10)
## 不输出索引：
df = df.to_string(index=False)
print(df)
if __name__ == '__main__':
func1()
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
func2()
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
Jacky 105 88 115.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩
李大杰 110 105 99.0
zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
----------
Unnamed: 0 语文成绩 数学成绩 英语成绩
0 李大杰 110 105 99.0
1 zhuohua wu 109 120 129.5
----------
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
0 李大杰 110 105 99.0
1 zhuohua wu 109 120 129.5
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
1 zhuohua wu 109 120 129.5
0 李大杰 110 105 99.0
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩
zhuohua wu 109 120 129.5
李大杰 110 105 99.0
C:\Users\jacky\Desktop>
######
#coding=utf-8
import pandas as pd
def func1(): #自定义导出的函数
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
#使用字典创建DataFrame数据
df=pd.DataFrame(
{
'语文成绩':[110,105,99.5],
'数学成绩':[105,88,115],
'英语成绩':[109,120,130],
'班级':['三年一班','三年二班','三年二班']
},
index=['李大杰','Jacky','zhuohua'])
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print(df.loc[(df['班级']=='三年二班')]) #输出“班级”等于“三年二班”的行数据
## 把“班级”等于“三年二班”的行数据导出到指定的txt文件：
df = df.loc[(df['班级']=='三年二班')]
df.to_csv('d:/share/Pandas的基础_3.txt',sep='\t',index=False,header=False) #不保留索引、列标题
def func2(): #自定义导入的函数
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)
df = pd.read_csv('d:/share/Pandas的基础_3.txt',sep='\t',header=None,encoding='utf-8') #导入指定的txt文件（这里要加上“header=None”）
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.columns = ['语文成绩','数学成绩','英语成绩','班级'] #自定义列标题
print(df)
print("-" * 10)
## 插入一列，列标题为“姓名”，位置为第1列：
Columns_1=['Jacky','zhuohua']
df.insert(0,'姓名',Columns_1)
print(df)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
df.iloc[0,1] = 111 #修改第1行第2列的数据
df.iloc[1,:] = ['zhuohua wu',211,222,233,'三年二班'] #再修改第2行的各个数据
print(df)
print("-" * 10)
## 不输出索引：
df = df.to_string(index=False)
print(df)
if __name__ == '__main__':
func1()
print("-" * 10)
print("-" * 10)
print("-" * 10)
func2()
脚本运行的结果：
C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
李大杰 110.0 105 109 三年一班
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
Jacky 105.0 88 120 三年二班
zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
----------
0 1 2 3
0 105.0 88 120 三年二班
1 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
0 105.0 88 120 三年二班
1 99.5 115 130 三年二班
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
0 Jacky 105.0 88 120 三年二班
1 zhuohua 99.5 115 130 三年二班
----------
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
0 Jacky 111.0 88 120 三年二班
1 zhuohua wu 211.0 222 233 三年二班
----------
姓名 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级
Jacky 111.0 88 120 三年二班
zhuohua wu 211.0 222 233 三年二班
C:\Users\jacky\Desktop>
相关文章：
Pandas的基础
自定义函数 |
