#pandas 的賦值及操作
import pandas as pd
import numpy as np
dates = np.arange(20200221, 20200227)
df1 = pd.dataframe(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=[『a』, 『b』, 『c』, 『d』])
print(df1)
print(df1.iloc[2, 2])#按照位置列印第二行第二列的數
df1.iloc[2, 2] = 25#可以通過賦值的方式實現改變**中的資料
print(df1.iloc[2, 2])
df1.loc[20200222, 『b』] = 200#通過標籤改變資料，經過實驗發現對數字加不加單引號的結果不會一致，加了會產生新的一行資料，不加就是改變原有行中的資料，但對字元是會報錯的
print(df1)
df1[df1.a > 10] = 0#判斷df1中的a列中是否有大於10的，如果有，就將大於10的這幾行全部賦值為零
print(df1)
df1.a[df1.a == 0] = 1#判斷a列中的元素是不是有等於0的，如果有對等於0的數賦值為1
print(df1)
df1[『e』] = 28#新增新的一列e
print(df1)
df1[『f』] = pd.series(np.arange(0, 6), index=dates)#新增新的一列
print(df1)
df1.loc[20200228, [『a』, 『b』]] = [1, 2]#增加某一行，並且增加的這一行中的數並不等同於列數。未賦值的地方會列印出nan表示為空
print(df1)
print(df2)
#在表中插入乙個列
df1.insert(1, 『g』, df2[『e』])# 在df1的第一列中插入df2中的e列，並且將其命名為g列
print(df1)
#調整**中的順序
g = df1.pop(『g』)#彈出g列
df1.insert(6,『g』,g)#第六列插入g列
print(df1)
#刪除某行或者某列
del df1[『g』]
print(df1)
#使用drop刪除
df2 = df1.drop([『a』, 『b』], axis=1)#axis=1的時候意思就是刪除列，如果沒有這句話會報錯
print(df2)
df2 = df1.drop([20200221, 20200222], axis=0)#axis=0的時候意思就是刪除行，如果沒有這句會報錯
print(df2)
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