吴裕雄--天生自然python学习笔记：pandas模块读取 Data Frame 数据

读取行数据
读取一个列数据的语法为：

例如，读取所有学生自然科目的成绩 ： 

import pandas as pd

datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]]
indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"]
columns = ["语文", "数学", "英文", "自然", "社会"]
df = pd.DataFrame(datas, columns=columns,  index=indexs)
print('df["自然"] ->')
print(df["自然"])

若要读取两个以上列数据，则需用两个中括号把列标题括起来，语法为 ：

例如，读取所有学生的语文、数学及自然成绩：

print('df[["语文", "数学", "自然"] ->')
print(df[["语文", "数学", "自然"]])

我们还可以通过对列数据进行逻辑运算来读取数据，例如读取数学成绩 80 分以
上（含）的所有学生成绩：

print('df[df.数学>=80] ->')
print(df[df.数学 >= 80])

用 df.values 读取数据
df.values 可读取全部数据，返回结果是一个二维列表 ，执行结果为 ：

import pandas as pd

datas = [[65,92,78,83,70], [90,72,76,93,56], [81,85,91,89,77], [79,53,47,94,80]]
indexs = ["林大明", "陈聪明", "黄美丽", "熊小娟"]
columns = ["语文", "数学", "英文", "自然", "社会"]
df = pd.DataFrame(datas, columns=columns,  index=indexs)
print("df.values：")
print(df.values)

读取第 2 位学生陈聪明成绩的语法为 ：

print("陈聪明的成绩(df.values[1])：")
print(df.values[1])

读取第 2 位学生陈聪明的英文成绩（第 3 个科目〉的语法为 ：

print("陈聪明的英文成绩(df.values[1][2])：")
print(df.values[1][2])