这篇文章主要介绍“Python数据分析之PandasDataframe怎么修改、删除及查询”的相关知识，小编通过实际案例向大家展示操作过程，操作方法简单快捷，实用性强，希望这篇“Python数据分析之PandasDataframe怎么修改、删除及查询”文章能帮助大家解决问题。可以使用Dataframe的index属性和columns属性获取行、列索引。结果输出如下：DataFrame 元素查询有一下几种查询方式：使用[]切片、loc方法、iloc方法、at方法、iat方法等，下面分别介绍一下。使用[]切片：和Series数据结果一样，Dataframe也支持使用[]进行切片，使用方式也类似，通过行、列的下标或名称进行指定位置元素的查询。例如：通过loc方法和iloc方法：其中loc方法是以行索引的名称和列索引的名称作为参数使用，iloc方法是以行索引的位置和列索引的位置作为参数使用，具体使用方式如下：除了上面这些， 这里有一点需要注意一下，就是使用loc方法行索引参数为区间时，区间前后都为闭区间；而iloc为前闭后开区间。通过at方法和iat方法：at和iat的使用方法与loc和iloc类似，不同的是，at和iat只能访问单个元素，不能访问多个元素，但是查询速度比loc和iloc更快一些，具体使用如下：说完Dataframe的查询操作，这篇文章就来介绍一下Dataframe数据的修改及删除操作。D免费云主机域名ataframe对象提供了rename()方法修改行索引、列索引，默认修改行索引，可以指定columns参数修改列索引，具体使用方法如下：结果输出如下：参数inplace=True表示在原来的 DataFrame 上进行修改。上面查询操作说到说到可以通过loc、iloc、at、iat等方法获取指定位置的值，修改其实也是通过这些方法先指定某个位置，然后进行赋值即可修改，例如：输出结果如下：DataFrame提供了drop()方法进行行和列的删除操作。具体用法和参数如下：labels：指定要删除的行或列，可以使用列表指定多个行/列索引axis：取值为0和1，代表行和列，默认为0，表示要删除的是行，设置为1表示删除列index：指定要删除的行，可以使用列表指定多个行索引columns：指定要删除的列，同样可以使用列表指定多个列索引inplace：默认为False，设置为True表示在原 DataFrame 上进行修改具体通过代码看下：关于“Python数据分析之PandasDataframe怎么修改、删除及查询”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识，可以关注百云主机行业资讯频道，小编每天都会为大家更新不同的知识点。
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