一.生成数据表

1.导入Pandas库以及numpy库

import numpy as np
import pandas as pd

2.用Pandas创建数据表

d1 = pd.DataFrame(data = np.random.rand(3,4),index = ['a','b','c'],columns=['q','w','e','r']))
d2 = pd.DataFrame(data = np.random.rand(3,4),index = ['a','b','c'],columns=['q','w','e','r']))

index：表示行标签。若不设置该参数，则默认会自动创建一个从0~N的整数索引。

columns：列标签。

二.查看数据表

1、切片

按非连续名称切片

d1[['a','c']]

通过不连续的位置切片

d1[[0,2,4]]

2.Pandas库提供的索引操作

loc：基于标签索引（索引名称），用于按标签选取数据。当执行切片操作时，既包含起始索引，也包含结束索引。

查看一行

d1.loc[['a']]

查看列

d1.loc[:,['q']]

iloc：基于位置索引（整数索引），用于按位置选取数据。当执行切片操作时，只包含起始索引，不包含结束索引。

查看一行

d1.iloc[[0]]

查看列

d1.iloc[:,[0]]

三.数据处理

1.数据增加和删除

添加一列

d1['t']=['1','2','3']

删除一列

del d1['t']

要么

d1.drop(['t'],axis = 1)#drop函数默认删除行，列需要加axis = 1

2.数据表合并

merge

inner取交集

d3=pd.merge(d1,d2,how = 'inner')

outer取并集

d3 = pd.merge(d1,d2,how='outer')