dataframe的语法

在Pandas库中，DataFrame是一种强大的二维数据结构，其语法主要包括以下几个关键部分：

1. **创建DataFrame**:
- 从字典或列表创建：`pd.DataFrame(data)`，其中`data`是一个字典，键是列名，值是相应列的数据。
- 从CSV、Excel等文件加载：`pd.read_csv('file.csv')` 或 `pd.read_excel('file.xlsx')`。
- 从SQL查询获取：`pd.read_sql_query(query, connection)`。

2. **查看数据**:
- 列表所有列名：`df.columns`
- 显示前几行或指定范围的行：`df.head()` 或 `df.iloc[start:end]`
- 查看数据摘要统计：`df.describe()`

3. **修改和操作数据**:
- 修改单个元素：`df.loc[row_index, column_name] = value`
- 添加新列：`df['new_column'] = new_data`
- 删除列：`del df['column_name']`

4. **数据筛选和条件操作**:
- 条件选择：`df[df['column'] > threshold]`
- 布尔索引：`df[df['column'].isin(['value1', 'value2'])]`

5. **合并与拼接**:
- `pd.concat([df1, df2], axis=0)` 合并沿行 (`axis=0`)，`pd.merge(df1, df2, on='key')` 按键合并。

6. **分组和聚合**:
- `groupby` 函数进行分组分析：`df.groupby('column').agg({'column': 'mean'})`

7. **数据透视**:
- `pivot_table` 或 `pivot` 可用于重塑数据以展示多维度信息。

8. **保存数据**:
- `to_csv('output_file.csv')`, `to_excel('output_file.xlsx')` 等将DataFrame保存到文件。