Python 之 Pandas (三)选择数据
代码：
import numpy as np
import pandas as pddates = pd.date_range('20130101', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
print(df)
df.iloc[2, 2] = 1111
print(df)
df.loc['20130101', 'B'] = 2222
print(df)运行结果：
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 10 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 1111 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23A B C D
2013-01-01 0 2222 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 8 9 1111 11
2013-01-04 12 13 14 15
2013-01-05 16 17 18 19
2013-01-06 20 21 22 23代码：
# 对A这一列所有大于4的赋值为0
df.A[df.A > 4] = 0
print(df)
df['F'] = np.nan
print(df)
df['E'] = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5, 6], index=pd.date_range('20130101', periods=6))
print(df)运行结果：
A B C D
2013-01-01 0 1 2 3
2013-01-02 4 5 6 7
2013-01-03 0 9 10 11
2013-01-04 0 13 14 15
2013-01-05 0 17 18 19
2013-01-06 0 21 22 23A B C D F
2013-01-01 0 1 2 3 NaN
2013-01-02 4 5 6 7 NaN
2013-01-03 0 9 10 11 NaN
2013-01-04 0 13 14 15 NaN
2013-01-05 0 17 18 19 NaN
2013-01-06 0 21 22 23 NaNA B C D F E
2013-01-01 0 1 2 3 NaN 1
2013-01-02 4 5 6 7 NaN 2
2013-01-03 0 9 10 11 NaN 3
2013-01-04 0 13 14 15 NaN 4
2013-01-05 0 17 18 19 NaN 5
2013-01-06 0 21 22 23 NaN 6
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