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标题: Pandas的基础 [打印本页]
作者: admin    时间: 2023-8-9 00:27     标题: Pandas的基础

Win7连接公网安装第三方库（Pandas）： C:\Users\jacky>pip3 install pandas==1.1.5 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host=mirrors.aliyun.com Pandas安装成功：（会自动安装一些依赖软件包） C:\Users\jacky>pip3 freeze numpy==1.19.5 pandas==1.1.5 python-dateutil==2.8.2 pytz==2023.3 six==1.16.0 C:\Users\jacky> ###### #coding=utf-8 from pandas import Series s1 = Series([88,60,-75]) print(s1) print("-" * 10) print(s1[0]) print(type(s1[0])) print("-" * 10) print(s1[2]) print(type(s1[2])) print("-" * 10) print("-" * 10) Result_1 = int(s1[0]) print(Result_1) print(type(Result_1)) print("-" * 10) Result_3 = int(s1[2]) print(Result_3) print(type(Result_3)) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky>cd Desktop C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 0 88 1 60 2 -75 dtype: int64 ---------- 88 ---------- -75 ---------- ---------- 88 ---------- -75 C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 from pandas import Series s1 = Series([88,60.5,-75]) print(s1) print("-" * 10) print(s1[0]) print(type(s1[0])) print("-" * 10) print(s1[1]) print(type(s1[1])) print("-" * 10) print(s1[2]) print(type(s1[2])) print("-" * 10) print("-" * 10) Result_1 = int(s1[0]) print(Result_1) print(type(Result_1)) print("-" * 10) Result_2 = float(s1[1]) print(Result_2) print(type(Result_2)) print("-" * 10) Result_3 = float(s1[2]) print(Result_3) print(type(Result_3)) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 0 88.0 1 60.5 2 -75.0 dtype: float64 ---------- 88.0 ---------- 60.5 ---------- -75.0 ---------- ---------- 88 ---------- 60.5 ---------- -75.0 C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 from pandas import Series s1 = Series([88,60.5,'李大杰']) print(s1) print("-" * 10) print(s1[0]) print(type(s1[0])) print("-" * 10) print(s1[1]) print(type(s1[1])) print("-" * 10) print(s1[2]) print(type(s1[2])) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 0 88 1 60.5 2 李大杰 dtype: object ---------- 88 ---------- 60.5 ---------- 李大杰 C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 from pandas import Series s1 = Series([-88,-60.5,'zhuohua']) print(s1) print("-" * 10) print(s1[0]) print(type(s1[0])) print("-" * 10) print(s1[1]) print(type(s1[1])) print("-" * 10) print(s1[2]) print(type(s1[2])) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 0 -88 1 -60.5 2 zhuohua dtype: object ---------- -88 ---------- -60.5 ---------- zhuohua C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd Key_1 = 88 Key_2 = 60.5 Key_3 = 'zhuohua wu' s1 = pd.Series([Key_1,Key_2,Key_3]) print(s1) print("-" * 10) print("-" * 10) print(s1[0]) print(type(s1[0])) print("-" * 10) print(s1[1]) print(type(s1[1])) print("-" * 10) print(s1[2]) print(type(s1[2])) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 0 88 1 60.5 2 zhuohua wu dtype: object ---------- ---------- 88 ---------- 60.5 ---------- zhuohua wu C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd s1 = pd.Series([-88,-60.5,'李大杰a','zhuohua wu.']) #print(s1) print(s1[0]) print(type(s1[0])) print("-" * 10) print(s1[1]) print(type(s1[1])) print("-" * 10) print(s1[2]) print(type(s1[2])) print("-" * 10) print(s1[3]) print(type(s1[3])) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py -88 ---------- -60.5 ---------- 李大杰a ---------- zhuohua wu. C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd s1 = pd.Series([88,60.5,'zhuohua'],index=[1,2,3]) print(s1) print("-" * 10) print(s1[1]) print(s1[2]) print(s1[3]) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 1 88 2 60.5 3 zhuohua dtype: object ---------- 88 60.5 zhuohua C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd s1 = pd.Series([-88,-60.5,'zhuohua wu'],index=[1,'语文成绩','姓名']) print(s1) print("-" * 10) print(s1[1]) print(s1['语文成绩']) print(s1['姓名']) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 1 -88 语文成绩 -60.5 姓名 zhuohua wu dtype: object ---------- -88 -60.5 zhuohua wu C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd s1 = pd.Series(['A001','zhuohua',60.5],index=["编号",'姓名','语文成绩']) print(s1) print("-" * 10) print("-" * 10) print(s1[['语文成绩']]) print("-" * 10) print(s1[["编号",'语文成绩']]) print("-" * 10) print(s1[['姓名','语文成绩']]) print("-" * 10) print("-" * 10) print(s1[['语文成绩',"编号",'姓名']]) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 编号 A001 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- ---------- 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- 编号 A001 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- ---------- 语文成绩 60.5 编号 A001 姓名 zhuohua dtype: object C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd # 用位置索引做切片时包头不包尾（即包含了索引开始位置的数据，但不包含索引结束位置的数据） s1 = pd.Series([88,60.5,'zhuohua']) print(s1) print("-" * 10) print(s1[0:1]) # 从0开始计算 print("-" * 10) print(s1[0:2]) print("-" * 10) print("-" * 10) s2 = pd.Series([88,60.5,'zhuohua'],index=[1,2,3]) print(s2) print("-" * 10) print(s2[0:2]) # 从0开始计算 print("-" * 10) print(s2[1:3]) print("-" * 10) print(s2[0:3]) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 0 88 1 60.5 2 zhuohua dtype: object ---------- 0 88 dtype: object ---------- 0 88 1 60.5 dtype: object ---------- ---------- 1 88 2 60.5 3 zhuohua dtype: object ---------- 1 88 2 60.5 dtype: object ---------- 2 60.5 3 zhuohua dtype: object ---------- 1 88 2 60.5 3 zhuohua dtype: object C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd # 用位置索引做切片时包头不包尾（即包含了索引开始位置的数据，但不包含索引结束位置的数据） s1 = pd.Series([88,'zhuohua',60.5],index=[1,'姓名','语文成绩']) print(s1) print("-" * 10) print(s1[0:2]) # 从0开始计算 print("-" * 10) print(s1[1:3]) print("-" * 10) print("-" * 10) s2 = pd.Series([88,'zhuohua',60.5],index=['1','姓名','语文成绩']) print(s2) print("-" * 10) print(s2[0:2]) # 从0开始计算 print("-" * 10) print(s2[0:3]) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 1 88 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- 1 88 姓名 zhuohua dtype: object ---------- 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- ---------- 1 88 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- 1 88 姓名 zhuohua dtype: object ---------- 1 88 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd # 用标签索引做切片时包头包尾（即包含了索引开始位置的数据，也包含了索引结束位置的数据） s1 = pd.Series([88,'zhuohua',60.5],index=['1','姓名','语文成绩']) #这里的index的值必须为字符串 print(s1) print("-" * 10) print("-" * 10) print(s1['1':'姓名']) print("-" * 10) print(s1['姓名':'语文成绩']) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 1 88 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- ---------- 1 88 姓名 zhuohua dtype: object ---------- 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd # 用标签索引做切片时包头包尾（即包含了索引开始位置的数据，也包含了索引结束位置的数据） s1 = pd.Series(['A001','zhuohua',60.5],index=['编号','姓名','语文成绩']) #这里的index的值必须为字符串 print(s1) print("-" * 10) print("-" * 10) print(s1['编号':'姓名']) print("-" * 10) print(s1['姓名':'语文成绩']) print("-" * 10) print(s1['编号':'语文成绩']) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 编号 A001 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- ---------- 编号 A001 姓名 zhuohua dtype: object ---------- 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- 编号 A001 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd s1 = pd.Series([88,60.5,'zhuohua']) print(s1.index) # 输出s1的Series的索引 print(s1.values) # 输出s1的Series的值 print("-" * 10) s2 = pd.Series([88,60.5,'zhuohua'],index=[1,2,3]) print(s2.index) # 输出s2的Series的索引 print(s2.values) # 输出s2的Series的值 print("-" * 10) s3 = pd.Series([88,77,60.5,'zhuohua'],index=[1,'2','语文成绩','姓名']) print(s3.index) # 输出s3的Series的索引 print(s3.values) # 输出s3的Series的值 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) [88 60.5 'zhuohua'] ---------- Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64') [88 60.5 'zhuohua'] ---------- Index([1, '2', '语文成绩', '姓名'], dtype='object') [88 77 60.5 'zhuohua'] C:\Users\jacky\Desktop> ###### ###### #coding=utf-8 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) #解决数据输出时列名不对齐的问题 Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]] Key_index=[0,1,2] 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 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 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=[1,2,3] 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) #输出DataFrame数据的每一列 for col in df.columns: series=df[col] print(series) print("-" * 10) 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 1 110 105 99.0 2 105 -88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 1 110 2 105 3 109 Name: 语文成绩, dtype: int64 ---------- 1 105 2 -88 3 120 Name: 数学成绩, dtype: int64 ---------- 1 99.0 2 115.0 3 129.5 Name: 英语成绩, dtype: float64 ---------- C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) Key_data=[['李大杰','三年二班',99],['小明','三年一班',115],['zhuohua','三年二班',-129.5]] Key_index=['A001','A002','A003'] Key_columns=['姓名','班级','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) #输出DataFrame数据的每一列 for col in df.columns: series=df[col] print(series) print("-" * 10) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py 姓名 班级 英语成绩 A001 李大杰 三年二班 99.0 A002 小明 三年一班 115.0 A003 zhuohua 三年二班 -129.5 ---------- ---------- A001 李大杰 A002 小明 A003 zhuohua Name: 姓名, dtype: object ---------- A001 三年二班 A002 三年一班 A003 三年二班 Name: 班级, dtype: object ---------- A001 99.0 A002 115.0 A003 -129.5 Name: 英语成绩, dtype: float64 ---------- 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], '数学成绩':[105,88,115], '英语成绩':[109,120,130], '班级':'三年二班' }, index=[0,1,2]) print(df) #输出DataFrame的所有数据 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 0 110 105 109 三年二班 1 105 88 120 三年二班 2 99 115 130 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], '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=[1,2,3]) 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 1 110 105 109 三年一班 2 105 88 120 三年二班 3 99 115 130 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','三年三班'] }, index=['李大杰','Jacky','zhuohua']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) #输出DataFrame数据的每一列 for col in df.columns: series=df[col] print(series) print("-" * 10) 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 ---------- ---------- 李大杰 110.0 Jacky 105.0 zhuohua 99.5 Name: 语文成绩, dtype: float64 ---------- 李大杰 105 Jacky 88 zhuohua 115 Name: 数学成绩, dtype: int64 ---------- 李大杰 109 Jacky 120 zhuohua 130 Name: 英语成绩, dtype: int64 ---------- 李大杰 三年一班 Jacky 三年二班 zhuohua 三年三班 Name: 班级, dtype: object ---------- 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'] 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.iloc[0]) #输出第1行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[1]) #输出第2行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[2]) #输出第3行的数据 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 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 110.0 数学成绩 105.0 英语成绩 99.0 Name: 李大杰, dtype: float64 ---------- 语文成绩 105.0 数学成绩 88.0 英语成绩 115.0 Name: Jacky, dtype: float64 ---------- 语文成绩 109.0 数学成绩 120.0 英语成绩 129.5 Name: zhuohua, dtype: float64 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.iloc[0]) #输出第1行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[1]) #输出第2行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[2]) #输出第3行的数据 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 110 数学成绩 105 英语成绩 109 班级 三年一班 Name: 李大杰, dtype: object ---------- 语文成绩 105 数学成绩 88 英语成绩 120 班级 三年二班 Name: Jacky, dtype: object ---------- 语文成绩 99.5 数学成绩 115 英语成绩 130 班级 三年三班 Name: zhuohua, dtype: object 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=[1,2,3] 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.iloc[:2:]) #输出第2行及其前面的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[:3:]) #输出第3行及其前面的数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 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.iloc[1::]) #输出第2行及其后面的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[0::]) #输出第1行及其后面的数据 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 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 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=[1,2,3] 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.iloc[1]) #输出第2行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[[0,2]]) #输出第1、第3行的数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 105.0 数学成绩 88.0 英语成绩 115.0 Name: 2, dtype: float64 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 3 109 120 129.5 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.iloc[1]) #输出第2行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[[0,2]]) #输出第1、第3行的数据 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 105 数学成绩 88 英语成绩 120 班级 三年二班 Name: Jacky, dtype: object ---------- 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 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=[1,2,3] 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.iloc[0:2]) #输出第1行至第2行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[1:3]) #输出第2行至第3行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[0:3]) #输出第1行至第3行的数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 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.iloc[0:2]) #输出第1行至第2行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[1:3]) #输出第2行至第3行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[0:3]) #输出第1行至第3行的数据 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 Jacky 105.0 88 120 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) Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]] Key_index=[1,2,3] 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[1]) #输出Key_index的值为数值“1”，那一行的数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 110.0 数学成绩 105.0 英语成绩 99.0 Name: 1, dtype: float64 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=[1,2,3] 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[2]) #输出Key_index的值为数值“2”，那一行的数据 print("-" * 10) print(df.loc[[1,3]]) #输出Key_index的值为数值“1”、“3”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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 105.0 数学成绩 88.0 英语成绩 115.0 Name: 2, dtype: float64 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 3 109 120 129.5 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=[1,2,3] 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[1:2]) #输出Key_index的值为数值“1”至“2”的行数据 print("-" * 10) print(df.loc[2:3]) #输出Key_index的值为数值“2”至“3”的行数据 print("-" * 10) print(df.loc[1:3]) #输出Key_index的值为数值“1”至“3”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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 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=[1,2,3] 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[:2:]) #输出Key_index的值为数值“2”及其前面的行数据 print("-" * 10) print(df.loc[:3:]) #输出Key_index的值为数值“3”及其前面的行数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 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=[1,2,3] 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[2::]) #输出Key_index的值为数值“2”及其后面的行数据 print("-" * 10) print(df.loc[1::]) #输出Key_index的值为数值“1”及其后面的行数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 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=[10,20,30]) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.loc[:20:]) #输出index的值为数值“20”及其前面的行数据 print("-" * 10) print(df.loc[20::]) #输出index的值为数值“20”及其后面的行数据 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 10 110.0 105 109 三年一班 20 105.0 88 120 三年二班 30 99.5 115 130 三年三班 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级 10 110.0 105 109 三年一班 20 105.0 88 120 三年二班 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级 20 105.0 88 120 三年二班 30 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','三年三班'] }, index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.loc['Jacky']) #输出index的值为“Jacky”，那一行的数据 print("-" * 10) print(df.loc[['李大杰','zhuohua wu']]) #输出index的值为“李大杰”、“zhuohua wu”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 wu 99.5 115 130 三年三班 ---------- ---------- 语文成绩 105 数学成绩 88 英语成绩 120 班级 三年二班 Name: Jacky, dtype: object ---------- 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 wu 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','三年三班'] }, index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.loc['李大杰':'Jacky']) #输出index的值为“李大杰”至“Jacky”的行数据 print("-" * 10) print(df.loc['Jacky':'zhuohua wu']) #输出index的值为“Jacky”至“zhuohua wu”的行数据 print("-" * 10) print(df.loc['李大杰':'zhuohua wu']) #输出index的值为“李大杰”至“zhuohua wu”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 wu 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 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级 Jacky 105.0 88 120 三年二班 zhuohua wu 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 wu 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','三年三班'] }, index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.loc[:'Jacky':]) #输出index的值为“Jacky”及其前面的行数据 print("-" * 10) print(df.loc[:'zhuohua wu':]) #输出index的值为“zhuohua wu”及其前面的行数据 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 wu 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 ---------- 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 wu 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','三年三班'] }, index=['李大杰','Jacky','zhuohua wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.loc['Jacky'::]) #输出index的值为“Jacky”及其后面的行数据 print("-" * 10) print(df.loc['李大杰'::]) #输出index的值为“李大杰”及其后面的行数据 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 wu 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 wu 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 wu 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[:'Jacky':]) #输出Key_index的值为“Jacky”及其前面的行数据 print("-" * 10) print(df.loc['Jacky'::]) #输出Key_index的值为“Jacky”及其后面的行数据 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 Jacky 105 88 115.0 ---------- 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) Key_data=[[110,105,99],[105,88,115],[109,120,129.5]] Key_index=[1,2,3] 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.iloc[:,[0]]) #输出第1列的数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 1 110 2 105 3 109 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 wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.iloc[:,[1]]) #输出第2列的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[:,[0,2]]) #输出第1列、第3列的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[:,[3,0,2]]) #输出第4列、第1列、第3列的数据 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 wu 99.5 115 130 三年三班 ---------- ---------- 数学成绩 李大杰 105 Jacky 88 zhuohua wu 115 ---------- 语文成绩 英语成绩 李大杰 110.0 109 Jacky 105.0 120 zhuohua wu 99.5 130 ---------- 班级 语文成绩 英语成绩 李大杰 三年一班 110.0 109 Jacky 三年二班 105.0 120 zhuohua wu 三年三班 99.5 130 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=[1,2,3] 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.iloc[:,0:2]) #输出第1列至第2列的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[:,1:3]) #输出第2列至第3列的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[:,0:3]) #输出第1列至第3列的数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 1 110 105 2 105 88 3 109 120 ---------- 数学成绩 英语成绩 1 105 99.0 2 88 115.0 3 120 129.5 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 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=[1,2,3] 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.iloc[:,:2:]) #输出第2列其前面的列数据 print("-" * 10) print(df.iloc[:,:3:]) #输出第3列其前面的列数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 1 110 105 2 105 88 3 109 120 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 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 wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.iloc[:,1:]) #输出第2列其后面的列数据 print("-" * 10) print(df.iloc[:,2:]) #输出第3列其后面的列数据 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 wu 99.5 115 130 三年三班 ---------- ---------- 数学成绩 英语成绩 班级 李大杰 105 109 三年一班 Jacky 88 120 三年二班 zhuohua wu 115 130 三年三班 ---------- 英语成绩 班级 李大杰 109 三年一班 Jacky 120 三年二班 zhuohua wu 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=[1,2,3] 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['数学成绩']) #输出Key_columns的值为“数学成绩”，那一列的数据 print("-" * 10) print(df['英语成绩']) #输出Key_columns的值为“英语成绩”，那一列的数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 1 105 2 88 3 120 Name: 数学成绩, dtype: int64 ---------- 1 99.0 2 115.0 3 129.5 Name: 英语成绩, dtype: float64 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 wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df['数学成绩']) #输出“数学成绩”，那一列的数据 print("-" * 10) print(df['班级']) #输出“班级”，那一列的数据 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 wu 99.5 115 130 三年三班 ---------- ---------- 李大杰 105 Jacky 88 zhuohua wu 115 Name: 数学成绩, dtype: int64 ---------- 李大杰 三年一班 Jacky 三年二班 zhuohua wu 三年三班 Name: 班级, dtype: object 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=[1,2,3] 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['数学成绩']) #输出Key_columns的值为“数学成绩”，那一列的数据 print("-" * 10) print(df[['语文成绩','英语成绩']]) #输出Key_columns的值为“语文成绩”、“英语成绩”的列数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 1 105 2 88 3 120 Name: 数学成绩, dtype: int64 ---------- 语文成绩 英语成绩 1 110 99.0 2 105 115.0 3 109 129.5 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 wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df['数学成绩']) #输出“数学成绩”，那一列的数据 print("-" * 10) print(df[['班级','语文成绩','英语成绩']]) #输出“班级”、“语文成绩”、“英语成绩”的列数据 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 wu 99.5 115 130 三年三班 ---------- ---------- 李大杰 105 Jacky 88 zhuohua wu 115 Name: 数学成绩, dtype: int64 ---------- 班级 语文成绩 英语成绩 李大杰 三年一班 110.0 109 Jacky 三年二班 105.0 120 zhuohua wu 三年三班 99.5 130 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=[1,2,3] 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[:,'语文成绩':'数学成绩':]) #输出Key_columns的值为“语文成绩”至“数学成绩”的列数据 print("-" * 10) print(df.loc[:,'数学成绩':'英语成绩':]) #输出Key_columns的值为“数学成绩”至“英语成绩”的列数据 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 1 110 105 99.0 2 105 88 115.0 3 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 1 110 105 2 105 88 3 109 120 ---------- 数学成绩 英语成绩 1 105 99.0 2 88 115.0 3 120 129.5 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 wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.loc[:,'语文成绩':'英语成绩':]) #输出“语文成绩”至“英语成绩”的列数据 print("-" * 10) print(df.loc[:,'数学成绩':'班级':]) #输出“数学成绩”至“班级”的列数据 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 wu 99.5 115 130 三年三班 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 李大杰 110.0 105 109 Jacky 105.0 88 120 zhuohua wu 99.5 115 130 ---------- 数学成绩 英语成绩 班级 李大杰 105 109 三年一班 Jacky 88 120 三年二班 zhuohua wu 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[:,:'数学成绩':]) #输出Key_columns的值为“数学成绩”及其前面的列数据 print("-" * 10) print(df.loc[:,:'英语成绩':]) #输出Key_columns的值为“英语成绩”及其前面的列数据 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 李大杰 110 105 Jacky 105 88 zhuohua wu 109 120 ---------- 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 wu']) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.loc[:,'数学成绩':]) #输出“数学成绩”及其后面的列数据 print("-" * 10) print(df.loc[:,'语文成绩':]) #输出“语文成绩”及其后面的列数据 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 wu 99.5 115 130 三年三班 ---------- ---------- 数学成绩 英语成绩 班级 李大杰 105 109 三年一班 Jacky 88 120 三年二班 zhuohua wu 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 wu 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'] 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[['李大杰','zhuohua']]) #输出Key_index的值为“李大杰”、“zhuohua”的行数据 print("-" * 10) print(df[['语文成绩','英语成绩']]) #输出Key_columns的值为“语文成绩”、“英语成绩”的列数据 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 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 李大杰 110 105 99.0 zhuohua 109 120 129.5 ---------- 语文成绩 英语成绩 李大杰 110 99.0 Jacky 105 115.0 zhuohua 109 129.5 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], '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.iloc[[0,2]]) #输出第1行、第3行的数据 print("-" * 10) print(df.iloc[:,[0,2]]) #输出第1列、第3列的数据 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 110 105 109 三年一班 Jacky 105 88 120 三年二班 zhuohua 99 115 130 三年三班 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级 李大杰 110 105 109 三年一班 zhuohua 99 115 130 三年三班 ---------- 语文成绩 英语成绩 李大杰 110 109 Jacky 105 120 zhuohua 99 130 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,-105.5,99], '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.iloc[[0],[0]]) #输出第1行的第1列 print("-" * 10) print(df.iloc[[1],[0,1]]) #输出第2行的第1列、第2列 print("-" * 10) print(df.iloc[[2],[0,1,3]]) #输出第3行的第1列、第2列、第4列 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 -105.5 88 120 三年二班 zhuohua 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 语文成绩 李大杰 110.0 ---------- 语文成绩 数学成绩 Jacky -105.5 88 ---------- 语文成绩 数学成绩 班级 zhuohua 99.0 115 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'] 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.iloc[[0],[1]]) #输出第1行的第2列 print("-" * 10) print(df.iloc[[2],[0,2,1]]) #输出第3行的第1列、第3列、第2列 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 109 120 129.5 ---------- ---------- 数学成绩 李大杰 105 ---------- 语文成绩 英语成绩 数学成绩 zhuohua 109 129.5 120 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,-105.5,99], '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.iloc[[0,1],[0]]) #输出第1行、第2行的第1列 print("-" * 10) print(df.iloc[[0,2],[0,2]]) #输出第1行、第3行的第1列、第3列 print("-" * 10) print(df.iloc[[0,1,2],[0,1,3]]) #输出第1行、第2行、第3行的第1列、第2列、第4列 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 -105.5 88 120 三年二班 zhuohua 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 语文成绩 李大杰 110.0 Jacky -105.5 ---------- 语文成绩 英语成绩 李大杰 110.0 -109 zhuohua 99.0 130 ---------- 语文成绩 数学成绩 班级 李大杰 110.0 105 三年一班 Jacky -105.5 88 三年二班 zhuohua 99.0 115 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,-105.5,99], '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.iloc[[0],0:3]) #输出第1行的第1列至第3列 print("-" * 10) print(df.iloc[1:3:,[1]]) #输出第2行至第3行的第2列 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 -105.5 88 120 三年二班 zhuohua 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 李大杰 110.0 105 -109 ---------- 数学成绩 Jacky 88 zhuohua 115 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'] 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.iloc[0:3,[0,2]]) #输出第1行至第3行的第1列、第3列 print("-" * 10) print(df.iloc[[0,2],0:3]) #输出第1行、第3行的第1列至第3列 print("-" * 10) print(df.iloc[0:3,0:3]) #输出第1行至第3行的第1列至第3列 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 109 120 129.5 ---------- ---------- 语文成绩 英语成绩 李大杰 110 99.0 Jacky 105 115.0 zhuohua 109 129.5 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 李大杰 110 105 99.0 zhuohua 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 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'] 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.iloc[:2:,[1]]) #输出第2行至最前面一行的第2列 print("-" * 10) print(df.iloc[:2:,[0,2]]) #输出第2行至最前面一行的第1列、第3列 print("-" * 10) print(df.iloc[:2:,0:3]) #输出第2行至最前面一行的第1列至第3列 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 109 120 129.5 ---------- ---------- 数学成绩 李大杰 105 Jacky 88 ---------- 语文成绩 英语成绩 李大杰 110 99.0 Jacky 105 115.0 ---------- 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,-105.5,99], '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.iloc[1:,[1]]) #输出第2行至最后一行的第2列 print("-" * 10) print(df.iloc[1:,[0,2]]) #输出第2行至最后一行的第1列、第3列 print("-" * 10) print(df.iloc[1:,0:3]) #输出第2行至最后一行的第1列至第3列 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 -105.5 88 120 三年二班 zhuohua 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 数学成绩 Jacky 88 zhuohua 115 ---------- 语文成绩 英语成绩 Jacky -105.5 120 zhuohua 99.0 130 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 Jacky -105.5 88 120 zhuohua 99.0 115 130 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'] 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.iloc[:,0]) #输出所有行的第1列 print("-" * 10) print(df.iloc[:,[0,2]]) #输出所有行的第1列、第3列 print("-" * 10) print(df.iloc[:,0:3]) #输出所有行的第1列至第3列 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 109 120 129.5 ---------- ---------- 李大杰 110 Jacky 105 zhuohua 109 Name: 语文成绩, dtype: int64 ---------- 语文成绩 英语成绩 李大杰 110 99.0 Jacky 105 115.0 zhuohua 109 129.5 ---------- 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 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,-105.5,99], '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.iloc[0,:]) #输出所有列的第1行 print("-" * 10) print(df.iloc[[0,2],:]) #输出所有列的第1行、第3行 print("-" * 10) print(df.iloc[0:3,:]) #输出所有列的第1行至第3行 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 -105.5 88 120 三年二班 zhuohua 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 语文成绩 110 数学成绩 105 英语成绩 -109 班级 三年一班 Name: 李大杰, dtype: object ---------- 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 99.0 115 130 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 -105.5 88 120 三年二班 zhuohua 99.0 115 130 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'] 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[['李大杰'],['英语成绩']]) #输出“李大杰”的“英语成绩” print("-" * 10) print(df.loc[['Jacky'],['语文成绩','英语成绩']]) #输出“Jacky”的“语文成绩”、“英语成绩” print("-" * 10) print(df.loc[['zhuohua'],['语文成绩','数学成绩','英语成绩']]) #输出“zhuohua”的“语文成绩”、“数学成绩”、“英语成绩” 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 109 120 129.5 ---------- ---------- 英语成绩 李大杰 99.0 ---------- 语文成绩 英语成绩 Jacky 105 115.0 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 zhuohua 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,-105.5,99], '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[['李大杰'],['英语成绩']]) #输出“李大杰”的“英语成绩” print("-" * 10) print(df.loc[['Jacky'],['英语成绩','语文成绩']]) #输出“Jacky”的“英语成绩”、“语文成绩” print("-" * 10) print(df.loc[['zhuohua'],'语文成绩':'英语成绩']) #输出“zhuohua”的“语文成绩”至“英语成绩” 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 -105.5 88 120 三年二班 zhuohua 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 英语成绩 李大杰 -109 ---------- 英语成绩 语文成绩 Jacky 120 -105.5 ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 zhuohua 99.0 115 130 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'] 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("“李大杰”的“英语成绩”的值：") Key_1 = df.loc['李大杰','英语成绩'] print(Key_1) #输出“李大杰”的“英语成绩”的值 print(type(Key_1)) print("-" * 10) print("第2行第3列的值：") print(df.iloc[1,2]) #输出第2行第3列的值 print(type(df.iloc[1,2])) print("-" * 10) print("第3行第2列的值：") print(df.iloc[2,1]) #输出第3行第2列的值 print(type(df.iloc[2,1])) 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 109 120 129.5 ---------- ---------- “李大杰”的“英语成绩”的值： 99.0 ---------- 第2行第3列的值： 115.0 ---------- 第3行第2列的值： 120 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,-105.5,99], '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("“李大杰”的“班级”的值：") Key_1 = df.loc['李大杰','班级'] print(Key_1) #输出“李大杰”的“班级”的值 print(type(Key_1)) print("-" * 10) print("第2行第1列的值：") print(df.iloc[1,0]) #输出第2行第1列的值 print(type(df.iloc[1,0])) Result_1 = float(df.iloc[1,0]) print(Result_1) print(type(Result_1)) print("-" * 10) print("第3行第3列的值：") print(df.iloc[2,2]) #输出第3行第3列的值 print(type(df.iloc[2,2])) Result_2 = int(df.iloc[2,2]) print(Result_2) print(type(Result_2)) 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 -105.5 88 120 三年二班 zhuohua 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- “李大杰”的“班级”的值： 三年一班 ---------- 第2行第1列的值： -105.5 -105.5 ---------- 第3行第3列的值： 130 130 C:\Users\jacky\Desktop> 把Pandas的输出数据写入txt文件： ###### ###### #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':[110,105.5,99], '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'] },) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) #输出DataFrame数据的每一列 for col in df.columns: series=df[col] print(series) print("-" * 10) 脚本运行的结果：（把输出数据写入（覆盖）到指定的文件；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 > 1.txt C:\Users\jacky\Desktop> 在CMD中读取指定文件的内容： C:\Users\jacky\Desktop>type 1.txt 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级 0 110.0 105 109 三年一班 1 105.5 88 120 三年二班 2 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 0 110.0 1 105.5 2 99.0 Name: 语文成绩, dtype: float64 ---------- 0 105 1 88 2 115 Name: 数学成绩, dtype: int64 ---------- 0 109 1 120 2 130 Name: 英语成绩, dtype: int64 ---------- 0 三年一班 1 三年二班 2 三年三班 Name: 班级, dtype: object ---------- C:\Users\jacky\Desktop> ###### #coding=utf-8 import pandas as pd s1 = pd.Series(['A001','zhuohua',60.5],index=["编号",'姓名','语文成绩']) print(s1) print("-" * 10) print("-" * 10) print(s1['语文成绩']) print("-" * 10) print(s1[['语文成绩']]) print("-" * 10) print(s1[['姓名','语文成绩']]) print("-" * 10) print(s1[['语文成绩',"编号",'姓名']]) 脚本运行的结果： C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py > 1.txt C:\Users\jacky\Desktop> C:\Users\jacky\Desktop>type 1.txt 编号 A001 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- ---------- 60.5 ---------- 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- 姓名 zhuohua 语文成绩 60.5 dtype: object ---------- 语文成绩 60.5 编号 A001 姓名 zhuohua dtype: object 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':[110,105.5,99], '数学成绩':[106,88,115], '英语成绩':[109,120,130], '班级':['三年一班','三年二班','三年三班'] },) print(df) print("-" * 10) print("-" * 10) print(df.loc[[1],['英语成绩']]) #输出索引为数值1的“英语成绩” print("-" * 10) print(df.loc[1,'英语成绩']) #输出索引为数值1的“英语成绩”的值 print("-" * 10) print(df.loc[[1],['英语成绩','数学成绩']]) #分别输出索引为数值1的“英语成绩”、“数学成绩” print("-" * 10) print(df.loc[1,'英语成绩'],df.loc[1,'数学成绩']) #分别输出索引为数值1的“英语成绩”、“数学成绩”的值 print("-" * 10) print("-" * 10) print("-" * 10) 脚本运行的结果：（把输出数据写入（追加）到指定的文件；假如目标文件不存在则自动创建） C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py >> d:\share\2.txt C:\Users\jacky\Desktop> C:\Users\jacky\Desktop>type d:\share\2.txt 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级 0 110.0 106 109 三年一班 1 105.5 88 120 三年二班 2 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 英语成绩 1 120 ---------- 120 ---------- 英语成绩 数学成绩 1 120 88 ---------- 120 88 ---------- ---------- ---------- C:\Users\jacky\Desktop> 再运行一次脚本：（结果会追加起来） C:\Users\jacky\Desktop>python xx.py >> d:\share\2.txt C:\Users\jacky\Desktop>type D:\share\2.txt 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级 0 110.0 106 109 三年一班 1 105.5 88 120 三年二班 2 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 英语成绩 1 120 ---------- 120 ---------- 英语成绩 数学成绩 1 120 88 ---------- 120 88 ---------- ---------- ---------- 语文成绩 数学成绩 英语成绩 班级 0 110.0 106 109 三年一班 1 105.5 88 120 三年二班 2 99.0 115 130 三年三班 ---------- ---------- 英语成绩 1 120 ---------- 120 ---------- 英语成绩 数学成绩 1 120 88 ---------- 120 88 ---------- ---------- ---------- C:\Users\jacky\Desktop> 相关文章： Pandas的进阶（一） Pandas的进阶（二） Pandas的进阶（三） Pandas+Excel+绘图库Matplotlib Pandas+Excel+绘图库Matplotlib+Seaborn图表 Pandas的数据清洗 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