自定义一个二维数据表，完成数据的读取、访问、排序，添加，修改，删除操作。用Python中的pandas库

在Python中，使用pandas库可以非常方便地创建、操作和管理二维数据表，也就是DataFrame。以下是如何使用pandas完成常见操作的一些建议：

1. **创建DataFrame**:

import pandas as pd
# 创建一个空的DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

2. **数据读取**:
- 从CSV文件:

df_csv = pd.read_csv('file.csv')

- 从Excel文件:

df_excel = pd.read_excel('file.xlsx')

3. **数据访问**:
- 通过列名获取一列数据:

ages = df['Age']

- 通过索引获取特定行:

row_0 = df.loc[0]

4. **排序**:

df_sorted = df.sort_values('Age', ascending=False)

5. **添加数据（追加）**:

new_data = {'Name': 'David', 'Age': 40}
df = df.append(new_data, ignore_index=True)  # 或者 df = df.append(pd.Series(new_data), ignore_index=True)

6. **修改数据**:

df.at[df.index[0], 'Age'] = 28  # 修改第一个元素的年龄

7. **删除数据**:
- 删除一行:

df = df.drop(df.index[0])

- 删除整列 (如果列名存在):

df = df.drop(['Age'])