Pandas:DataFrame数据选择方法（索引）
#首先创建我们的Series对象，然后合并到dataframe对象里面去 import pandas as pd import numpy as np
area=pd.Series({'ChongQing':188888,'BeiJing':92387928,'Shanghai':8374583746,'Sydney':82734})
population=pd.Series({'ChongQing':1000,'BeiJing':2000,'Shanghai':2900,'Sydney':3000})
data=pd.DataFrame({'area':area,'population':population})#备注：创建字典的结构时一定要遵循字典的数据结构
#也就是创建完字典之后一定要在字典的前后写上花括号，这个是一个很重要的习惯
print(data)
输出结果：
area population ChongQing 188888 1000 BeiJing 92387928 2000 Shanghai 8374583746 2900 Sydney 82734 3000
输入代码增加我们colums上的对象：
SRE实战 互联网时代守护先锋，助力企业售后服务体系运筹帷幄！一键直达领取阿里云限量特价优惠。data['area']
输出：
ChongQing 188888 BeiJing 92387928 Shanghai 8374583746 Sydney 82734 Name: area, dtype: int64
输入：
#利用属性的形式来列出一个columns的数据,上面是使用了索引的形式，这种形式并不太常用
data.area
输出：
ChongQing 188888 BeiJing 92387928 Shanghai 8374583746 Sydney 82734 Name: area, dtype: int64
输入：
data.values#其实dataframe是一个十分显然的二维数组，我们可以用这个公式来验证它
输出：
array([[1.88888000e+05, 1.00000000e+03, 1.88888000e+02], [9.23879280e+07, 2.00000000e+03, 4.61939640e+04], [8.37458375e+09, 2.90000000e+03, 2.88778750e+06], [8.27340000e+04, 3.00000000e+03, 2.75780000e+01]])
更多精彩
