python df处理

您好！对于Python中的DataFrame（常用于数据处理和分析），有许多处理方法。您可以使用pandas库来处理DataFrame。以下是一些常见的DataFrame处理操作：

1. 导入pandas库：

   import pandas as pd

2. 创建DataFrame：

   df = pd.DataFrame(data, columns=['column1', 'column2', ...])

3. 查看DataFrame的前几行：

   df.head()

4. 查看DataFrame的基本信息：

   df.info()

5. 选择列：

   df['column_name']

6. 选择多列：

   df[['column1', 'column2', ...]]

7. 过滤行：

   df[df['column'] > value]

8. 添加新列：

   df['new_column'] = values

9. 删除列：

   del df['column_name']

10. 重命名列：

    df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

11. 排序DataFrame：

    df.sort_values(by='column')

12. 分组和聚合：

    df.groupby('column').agg({'column2': 'sum', 'column3': 'mean'})

13. 缺失值处理：

    df.dropna()  # 删除包含缺失值的行
    df.fillna(value)  # 填充缺失值

这些是一些常见的DataFrame处理操作，希望对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。