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选取指定行或列数据

pd. || pd[ ] index为列名，返回对应列的所有值，并带有索引

pd[['name','gender']] #选取多列，多列名字要放在list里

pd[整数] 返回对应行的所有值

pd[0:] #第0行及之后的行，相当于pd的全部数据，注意冒号是必须的

pd[:2] #第2行之前的数据（不含第2行）

pd[0:1] #第0行

pd[1:3] #第1行到第2行（不含第3行）

pd[-1:] #最后一行

pd[-3:-1] #倒数第3行到倒数第1行（不包含最后1行即倒数第1行，这里有点烦躁，因为从前数时从第0行开始，从后数就是-1行开始，毕竟没有-0）

使用列名，选取指定行列数据

pd.loc[index, column_name] 选取指定行和列的数据

pd.loc[0,'name']

pd.loc[0:2, ['name','age']] #选取第0行到第2行，name列和age列的数据, 注意这里的行选取是包含下标的。

pd.loc[[2,3],['name','age']] #选取指定的第2行和第3行，name和age列的数据

pd.loc[pd['gender']=='M','name'] #选取gender列等于M，name列的数据

pd.loc[pd['gender']=='M',['name','age']] #选取gender列等于M，name和age列的数据

不用列名，利用数字定位行和列

df.iloc[0,0] #第0行第0列的数据

df.iloc[1,2] #第1行第2列的数据

df.iloc[ [1,3],0:2 ] #第1行和第3行，从第0列到第2列（不包含第2列）的数据

df.iloc[ 1:3,[1,2] ] #第1行到第3行（不包含第3行），第1列和第2列的数据

CSV文件处理

csv文件的读取：

data=pd.read_csv("filename",sep=' ',header=None,names=['a','b','c'])

sep=' ' 表示文件中数据使用空格作为分隔符，默认为逗号，如果分隔符为逗号则省略此参数

header=None 表示文件中没有列名。若没命名names，则生成从0开始的列索引，且不能用于data索引

names 为从左到右命名data列名 如 names=list('ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ')

data列索引默认为从0开始的数字，data的数据类型为 Dataframe，每列的数据类型为 object

csv文件的写入：

data.to_csv("filename",sep=',',index=False,header=False)

sep 表示输出文件的字段分隔符，默认为逗号

index 表示是否输出行名，默认True

header 表示是否输出列名，默认True