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DataFrame操作的常用方法

pandas最强大的地方，就是提供了各式各样的处理方法 ，让你可以准确快速的完成数据分析,下面就通过代码来了解一下一些常函数的使用方法

以下代码截图来自Jupyter中文集成版

Git地址：GitHub - DaiMaBang/Jupyter: Jupyter中文集成版，是把python3.8和jupyter notebook高度集成，jupyter傻瓜式安装，用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具，把Jupyter的复杂操作简单化，集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库，并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例，让您能最快的开始Jupyter的编写。Jupyter中文集成版，是把python3.8和jupyter notebook高度集成，jupyter傻瓜式安装，用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具，把Jupyter的复杂操作简单化，集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库，并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例，让您能最快的开始Jupyter的编写。 - GitHub - DaiMaBang/Jupyter: Jupyter中文集成版，是把python3.8和jupyter notebook高度集成，jupyter傻瓜式安装，用最简洁友好的纯中文方式(jupyter汉化100%)展现出来的优秀Jupyter绿色使用工具。本工具，把Jupyter的复杂操作简单化，集成pandas、numpy、matplotlib等常用三方库，并附带一些python的基础语法、pandas使用、股票分析实例，让您能最快的开始Jupyter的编写。https://github.com/DaiMaBang/Jupyter

上面的代码通过print打印出DataFrame的结构数据 ，当你想获取DataFrame中的前几行数据时，就要用到head() 方法，

df.head(N)显示前N条数据

 df.tail(N)显示后N条数据

df.index 显示索引

 df.columns 显示所有的列

 df.T 行列转换 这个在对数据库表数据的分析时，优为实用

这个方法的展示，用上面的data不太好理解，因此，对data进行了重新赋值，这样更有助于理解该方法的使用

df.sort_index(axis, ascending) 根据索引进行排序,axis取值为0按行 1按列默认为0， ascending取值True升序 False降序默认为True

 df.sort_values(by, ascending) 根据指定列的值完成排序,by可以指定列名，可以是单列或者多列

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来源： https://blog.csdn.net/zhlkh/article/details/122863613

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