写入csv文件

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('MTdata.csv')

print(data)

运行结果：

读取数据

读取头部及尾部前5行

print(data.head(5))
print(data.tail(5))

运行结果：

显示索引（index()），列（column()）和底层NumPy对象（to_numpy()）

print(data.index)
print(data.columns)
print(data.to_numpy())

运行结果：

注意：DataFrame.to_numpy() 的输出不包含行索引和列索引

显示数据快速统计摘要（describe()），转置数据（T()），按轴排序（sort_index()），按值排序（sort_values()）

print(data.describe())
print(data.T)
print(data.sort_index(axis=1, ascending=False))
# print(data.sort_values(by='B'))

输出结果：

按范围选择

选择一个列

print(data['Name'])

注意这个Name就是csv中某一列第一个单元格的Name

对数据进行切片（0到3行）

print(data[0:3])

按标签选择

获取一行，获取多列，在二维上切片

print(data.loc[0])
print(data.loc[:, ['Name', 'Duration']])
print(data.loc[0:10, ['Name', 'Duration']])

按位置选择

print(data.iloc[4])
print(data.iloc[1:3,:])
print(data.iloc[:,1:3])
print(data.iloc[3:6,0:2])
print(data.iloc[[1,3,5],[0,2]])
print(data.iloc[1,1])
# print(data.iat[1,1])

布尔索引

data[data.A>0]
data[data>0]

isin()方法

print(data[data['Name'].isin(['MATLAB R2017b'])])

参考自官方文档：[ https://www.pypandas.cn/ ](