In [49]: frame2
Out[49]: 
       year   state  pop debt
one    2000    Ohio  1.5  NaN
two    2001    Ohio  1.7  NaN
three  2002    Ohio  3.6  NaN
four   2001  Nevada  2.4  NaN
five   2002  Nevada  2.9  NaN
six    2003  Nevada  3.2  NaN
取一列的值可以frame2.state或者frame2['state']
frame2['debt'] = 16.5
可以填充一列

刪除列用del
del frame2['debt']

In [73]: frame3
Out[73]: 
state  Nevada  Ohio
year
2000      NaN   1.5
2001      2.4   1.7
2002      2.9   3.6

使用frame3.values可以得到一個二維ndarray

Out[74]: 
array([[ nan,  1.5],
       [ 2.4,  1.7],
       [ 2.9,  3.6]])
索引對象是不可變的，不可以通過賦值修改
可以判斷某值是否在索引里

'Ohio' in frame3.columns

Out[87]: True

2003 in frame3.index

Out[88]: False

重新索引

 

 

 

 這玩意說白了可以取已有的索引名和增加索引名，而且這玩意在

取值多層索引的表有奇效

 

 這種表想取到兩種性別下得1910,1960,2010的數(shù)據(jù)，可以這樣

 

 

刪除列用del 那么刪除行和列都可以用drop()

 

 

 

 

索引、選取和過濾

 

 

 

 選取行以及通過布爾選數(shù)據(jù)

用loc和iloc進行選取

loc是根據(jù)索引取值

 

 iloc是根據(jù)索引編號取值

 

 這兩個標簽可以用于切片

 

 生成矩陣的常用方法

np.arange(20.).reshape((4, 5)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 使用元素級的函數(shù)處理數(shù)據(jù)

 

 如果是Series的則使用map就行了

 

排序和排名

 

 

 

 

 

 

下面的這個機器學習用到過

 

匯總和計算描述統(tǒng)計

 

 

 

 

 

 

這個函數(shù)之后用于統(tǒng)計某一種營養(yǎng)含量最高的食物。

 

 

 

唯一值、值計數(shù)以及成員資格

 

 

 

 

 這個用于查找是否包含某些名字

 

 

暫時沒有用到

 

 

 

暫時沒有用到