使用 Pandas 库创建表格：导入 Pandas 库。创建 DataFrame，可从列表、字典、NumPy 数组或字典（列为键，行索引为值）创建。查看表格：使用 head() 和 tail() 方法查看表格的顶部和底部行。操纵表格：添加新列：使用 assign() 方法。删除列：使用 drop() 方法。合并表格：使用 merge() 方法。按行或列分组：使用 groupby() 方法。排序表格：使用 sort_values() 方法。
如何使用 Python 创建表格？
Python 的 Pandas 库提供了创建和操作表格的强大功能。以下是如何使用 Pandas 创建表格：
- 导入 Pandas 库
import pandas as pd
- 创建 DataFrame
DataFrame 是 Pandas 中表格对象的名称。可以使用以下方法创建它：
- 从列表或字典创建：
data = [['Tom', 10], ['Jerry', 12]] df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])
- 从 NumPy 数组创建：
import numpy as np data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])
- 从字典中创建（列为键，行索引为值）：
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [10, 12]}
df = pd.DataFrame(data)- 查看表格
可以使用 head() 和 tail() 方法查看表格的顶部和底部行：
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print(df.head()) print(df.tail())
- 操纵表格
-
添加新列：可以使用
assign()方法添加新列：
df['Height'] = [60, 70]
-
删除列：可以使用
drop()方法删除列：
df = df.drop('Height', axis=1) # axis=1表示沿着列删除-
合并表格：可以使用
merge()方法合并表格：
df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [10, 12]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Harry'], 'Grade': [85, 90]})
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='Name')-
按行或列分组：可以使用
groupby()方法按行或列分组：
df.groupby('Name').mean() # 按 Name 列分组并求每组的平均值-
排序表格：可以使用
sort_values()方法排序表格：
df.sort_values('Age', ascending=False) # 按 Age 列降序排序 
