构建一个新的dataframe，行列索引与原dataframe一样

，但是每个元素的值为原dataframe对应元素加上10。

假设原dataframe为df，则代码如下：

import pandas as pd

# 创建原dataframe
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c'])

# 构建新的dataframe
new_df = df + 10

这里使用了DataFrame的加法运算符，对原dataframe中的每个元素加上了10，生成了新的dataframe。

相关问题

DataFrame概述

### Python Pandas DataFrame 概述

Pandas 是一种强大的数据分析工具库，在处理结构化数据方面表现出色。`DataFrame`是Pandas中的核心数据结构之一，类似于电子表格或SQL表的形式，由行和列组成[^1]。

#### 基本属性
- **二维尺寸**：具有标签轴（即索引），可以容纳不同类型的数值。
- **大小可变**：支持增删行列操作。
- **异构型容器**：每列可以存储不同类型的数据（整数、浮点数、字符串等）。
- **自动对齐功能**：当执行算术运算时会基于标签自动对齐数据。

#### 创建方式
最简单的方法是从字典创建`DataFrame`实例。字典的键将成为新对象的列名称；对应的值——通常为列表或NumPy数组，则构成各列的内容：

import pandas as pd

data = {
    '姓名': ['张三', '李四', '王五'],
    '年龄': [25, 28, 34],
    '性别': ['男', '女', '男']
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

此代码片段展示了如何通过给定的一个包含三个字段的小型数据集来构建一个简单的`DataFrame`并打印出来。

#### 数据操作方法
对于已有的`DataFrame`，可以通过多种内置函数来进行灵活的操作，比如替换特定内容、排序等。例如，利用`replace()`函数实现字符串或其他形式的批量替换工作[^2]；借助于`sort_values()`按照某一列或多列重新排列记录顺序[^3]。

#### 应用场景举例
由于其灵活性与高效性，`DataFrame`广泛应用于金融分析、科学研究以及商业智能等领域内的数据清洗、转换及可视化准备阶段。

python dataframe.loc

Python的DataFrame是一种二维数据结构，类似于表格。可以使用DataFrame的.loc属性来访问和操作数据。

引用和给出了DataFrame.loc的两个示例用法。首先是使用.loc来创建一个DataFrame，通过传入数据和列名来构建一个数据集。如果不指定行索引，默认的行索引是从0开始的连续整数。

接下来，引用给出了.loc的几个用法示例：
- df.loc[['aa', 'bb']]，返回的是包含'aa'和'bb'两行的DataFrame，这是一个数据选择的示例。
- df.loc[['aa', 'bb'], :]，返回的是包含'aa'和'bb'两行的全部列的DataFrame。
- df.loc[:, ['a', 'b']]，返回的是全部行的'a'和'b'两列的DataFrame。

总结起来，loc属性用于按照标签选择数据，可以选择特定行、特定列和行列组合。可以通过传入行标签或者列标签的列表来进行选择。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python 中Dataframe初步理解，探讨参数Data，切片函数loc和iloc含义和应用，适合初学者](https://blog.csdn.net/cmmsgwcpd/article/details/121676375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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