• DataFrame：行列数据，类似 Excel 的 sheet，或关系型数据库的表
• series：单列数据
• axis：0：行，1：列
• shape：DataFrame的行列数，（行数，列数）

1. 加载 CSV

• 直接加载

• • 选择特定列加载

　　　　　　

• • 时间转换加载

　　　　　　

• 分批加载

2. 浏览 DataFrame 数据

• df.head(n)：浏览数据的前 n 行，默认 5 行
• df.tail(n)：浏览数据的末尾 n 行，默认 5 行
• df.sample(n)：随机浏览 n 行数据，默认 5 行
• df.shape：tuple 类型的数据行列数，（行数，列数）
• df.describe()：计算评估数据的趋势
• df.info()：内存和数据类型

3. 在 DataFrame 中增加列

• 简单方式

• 计算方式

• 条件方式

• 循环方式

4. 选择指定单元格

• loc 根据标签选取loc

• iloc 根据索引选取

• 选取行数据
• df.loc[[行索引数组]]，df.iloc[[行索引数组]]

　　　　

 

• 索引开始位置：闭区间
• 索引结束位置：开区间
• loc 和 iloc 选取整列数据的时候，看上去与 df[列名数组] 的方式一致，但是其实前者返回的仍然是 DataFrame，后者返回的是 Series

　　　　

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