python列名函数 python读取列名

Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数

loc中的数据是列名，是字符串，所以前后都要取；iloc中数据是int整型，所以是Python默认的前闭后开

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构建数据集df

loc函数主要通过行标签索引行数据 ，划重点， 标签！标签！标签！

loc[1] 选择行标签是1的（从0、1、2、3这几个行标签中）

loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别，其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列数据，loc[:,0:1]，还是标签，注意，如果列标签是个字符，比如'a'，loc['a']是不行的，必须为loc[:，'a']。

但如果行标签是'a',选取这一行，用loc['a']是可以的。

iloc 主要是通过行号获取行数据，划重点，序号！序号！序号！

iloc[0:1]，由于Python默认是前闭后开，所以，这个选择的只有第一行！

如果想用标签索引，如iloc['a']，就会报错，它只支持int型。

ix——结合前两种的混合索引，即可以是行序号，也可以是行标签。

如选择prize10(prize为一个标签)的，即 df.loc[df.prize10]

还有并或等操作

python选取特定列——pandas的iloc和loc以及icol使用

pandas入门——loc与iloc函数

pandas中loc、iloc、ix的区别

pandas基础之按行取数（DataFrame）

python列名称有中文括号怎么读取

一、萌新语法

输入和输出

print()

#打印括号的内容

#第一种：不带引号，让计算机读懂括号里的内容，打印最终的结果

print(1+1)

#第二种：带单引号，计算机无须理解，原样复述引号中的内容

print('秋水共长天一色')

秋水共长天一色

#第三种：带双引号，作用和单引号一样；当打印内容中有单引号时，可以使用双引号

print("Let's go")

Let's go

print('Let's go')

Let's go

#也可以使用转义字符+单引号(')来实现单引号

#第四种：带三引号，实现换行

print('''python小课

最好的python课程''')

pyton小课

最好的python课程

# 采用转义字符"n"也可以换行

input()

#收集信息

name = input('请输入你的forchange ID：')

# 使用变量赋值来获取输入的信息

变量的命名

1.只能是一个词；

2.只能包含字母、数字和下划线；

3.不能以数字开头；

4.尽量描述包含的数据内容；

5.不要使用python函数名和关键字。

number = 34

name = 'forchange'

list_class = ['基础语法课程'，'爬虫分析初阶'，'爬虫分析进阶'，'自动化办公']

#以上number，name，list_class都是是变量名

条件判断

条件判断的解释：让计算机知道，在什么条件下，该去做什么。

单向判断

if…

#如果条件成立，就执行语句

number = 6

if number 3:

... pirnt(number)

6

#注意格式！if后面要加冒号，同时执行语句要缩进四个空格。(空格和tab，我选空格?^^)

双向判断

if…else…

#条件成立执行if语句，否则执行else语句

number = 7

if number 3:

pirnt(number)

else:

number = number - 3

print(number)

#结果输出为4

#if和else是同一层级，不需要缩进。if和else下的执行语句都需要缩进四个空格。

if…else…和if…if…的区别

#if…else…一个条件满足后就不会进行其他判断（if代表的条件和else代表的条件是互斥的）

#if…if…会遍历所有条件，一个条件无论满足还是不满足，都会进行下一个条件的判断

多向判断

if…elif…else

#三个及其以上条件的判断

grade = 65

if 80 = grade =100:

print('成绩优秀')

elif 60 = grade 80:

print('成绩中等')

else :

print('成绩差')

#结果输出为成绩中等

IF嵌套

if 嵌套

#使用if进行条件判断，还希望在条件成立的执行语句中再增加条件判断，即if中还有if，这两个if非平级

grade = 15

if 80 = grade =100:

print('成绩优秀')

elif 60 = grade 80:

print('成绩中等')

else :

print('成绩差')

if 20= grade 60:

print('再努力一把，还有救！')

else :

print('你要比以前更努力才行，你可以的！')

#结果输出为：

成绩差

你要比以前更努力才行，你可以的！

#注意，嵌套的第二个if缩进了4个空格，表示不同的层级。

二、数据类型

数据类型

python常见的数据类型：字符串，整数型，浮点数，列表，字典，布尔值，元组。

最基本的数据类型有三种：

字符串str：用引号括起来的文本（如：'python'、'123'、'风变编程'）

整数int：不带小数点的数字（如：-1、1、0、520、1314）

浮点数float：带小数点的数字，运算结果存在误差（如：-0.15、3.1415、1.0)

以下的数据结构会有一节或两节的课程介绍，可轻松上手。

列表list：是一种有序的集合，可以随时增加或删除其中的元素。标识是中括号[]。

元组tuple：一种类似列表的数据类型，但是不能被修改。

字典dice：全称为dictionary，使用键值对（key-value）作为存储方式。标识是大括号{}。

布尔值bool：表示真假的数据类型，只有两个值，True和False。

数据的操作

字符串的拼接

初阶用法：使用 ' + ' 进行字符串的拼接

print('风变'+'编程')

风变编程

name = '酱酱'

begin = '我叫'

print(begin + name)

我叫酱酱

进阶用法：使用 ' % ' 进行字符串的拼接

name = '《凤求凰》'

number = 1

print('司马相如以%d曲%s打动了卓文君' %(number,name))

司马相如以1曲《凤求凰》打动了卓文君

四则运算

运算符 表示 例子

+ 加 1 + 1 输出结果为2

- 减 1 - 1 输出结果为0

* 乘 3 * 2 输出结果为6

/ 除 2 / 1 输出结果为2

% 取模-返回除法的余数 5 % 2 输出结果为1

** 幂-返回x的y次幂 2 ** 3 输出结果为8

// 取整除-返回商的整数部分 11 // 2 输出结果为5

运算优先级：

与平时运算优先级一样：从左到右顺着来，括号里的优先算，乘除排在加减前。

数据转换

type()

#查看变量的数据类型

who = 'xiaojiangjiang'

print(type(who))

class 'str'

#结果显示这是一个字符串类型的数据

str()

#将其他数据类型强制转换为字符串

begin = '我吃了'

number = 1

fruit = '个水果'

print(begin + str(number) +fruit)

我吃了1个水果

#进行字符串拼接时，不同数据类型不能直接使用'+'连接，需要现将整数转化为字符串类型

int()

#将整数形式的字符串转化为整数（文本类字符串和浮点形式的字符串不能转化为整数）

#对浮点数直接抹零取整

print(int(3.8))

3

float()

#将整数和字符串转换为浮点数(文字类字符串无法转换）

print(float(8))

8.0

list()

#将数据转换为列表类型

a = 'python小课'

print(list(a))

['p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n', '小', '课']

len()

#用于检查某个数据的长度

bros = ['刘备','关羽','张飞']

print(len(bros))

3

emotion = 'happy'

print(len(emotion))

5

数据的常用语法

列表语法

列表的操作可分为两种类型，一种类型为对列表元素的处理，另一种类型为对列表的处理，每种类型都有四种操作：提取，修改，增加，删除（取改增删）。

偏移量：对列表元素的位置编号。

#列表的偏移量从0开始计算

#如果要提取一段列表，需要使用切片的形式[a:b]：从a到b的元素，但不包括b（a = X b）；冒号某侧如果没有数字，则全取

list = ['松','竹','梅']

print(list[0])

print(list[1:2])

print(list[:2])

松

['竹']

['松','竹']

#松，竹，梅三者的偏移量分辨是0，1，2。

列表元素的提取

list = ['松','竹','梅']

print(list[0])

松

list = [['松','松树'],['竹','竹子'],['梅','梅花']]

print(list[0][1])

松树

#嵌套列表的提取

列表元素的修改

list = ['松','竹','梅']

list[0] = '松树'

print(list)

['松树', '竹', '梅']

列表元素的增加

append()

#是列表的方法，在括号内添加一个元素，可以将该元素添加到列表末尾

list = ['松','竹']

list.append('梅')

print(list)

['松','竹','梅']

易错一：用append时不能对列表赋值

list = ['松','竹']

list = list.append('梅')

print(list)

None

#第二行语法错误

易错二：append后面是小括号，而非中括号

list = ['松','竹']

list.append['梅']

print(list)

TypeError: 'builtin_function_or_method' object is not subscriptable

#第二行语法错误

易错三：append不能一次添加多个元素

list = ['松','竹']

list.append('梅','岁寒三友')

print(list)

TypeError: append() takes exactly one argument (2 given)

#第二行语法错误

列表元素的删除

del

#删除命令

易错一：每次只能删除一个元素，

易错二：删除多个元素时，要重新计算偏移量

list = ['松','竹','梅']

del list[0]

print(list)

del list[0]

print(list)

['竹', '梅']

['梅']

列表的切片（即列表层面的提取，一次提取若干个元素）

list = ['松','竹','梅']

print(list[1:2])

print(list[:2])

['竹']

['松','竹']

#注意:列表的切片提取出来的是列表

列表的修改

#同样是使用赋值语句，注意是对列表的赋值

list = ['松','竹','梅']

list[:] = ['岁寒三友']

#list[:]表示将列表的所有元素取出来

print(list)

['岁寒三友']

#注意以下的错误做法：

list = ['松','竹','梅']

list[:] = '岁寒三友'

print(list)

['岁', '寒', '三', '友']

列表的增加

列表的增加叫作列表的合并会更合理

#使用符号'+'

#符号'+'只能用在列表之间，不能用在列表和元素之间

list1 = ['松']

list2 = ['竹']

list3 = ['梅']

list = list1 + list2 +list3

print(list)

['松', '竹', '梅']

列表的删除

del

#删除命令

list = ['松','竹','梅']

del list[:2]

print(list)

['梅']

字典语法

字典数据的提取

#列表使用偏移量来提取，字典使用键来提取

group = {'师父':'唐三藏', '大师兄':'孙行者', '二师兄':'猪八戒', '沙师弟':'沙和尚'}

print(group['师父'])

唐三藏

字典数据的修改

group = {'师父':'唐三藏', '大师兄':'孙行者', '二师兄':'猪八戒', '沙师弟':'沙和尚'}

group['师父']='唐玄奘'

print(group)

{'师父': '唐玄奘', '大师兄': '孙行者', '二师兄': '猪八戒', '沙师弟': '沙和尚'}

字典数据的增加

group = {'师父':'唐三藏', '大师兄':'孙行者', '二师兄':'猪八戒', '沙师弟':'沙和尚'}

group['白龙马']='敖烈'

print(group)

{'师父': '唐三藏', '大师兄': '孙行者', '二师兄': '猪八戒', '沙师弟': '沙和尚', '白龙马': '敖烈'}

字典数据的删除

group = {'师父':'唐三藏', '大师兄':'孙行者', '二师兄':'猪八戒', '沙师弟':'沙和尚'}

del group['师父']

print(group)

{'大师兄': '孙行者', '二师兄': '猪八戒', '沙师弟': '沙和尚'}

dict.keys()

#提取字典中所有的键

group = {'师父':'唐三藏', '大师兄':'孙行者', '二师兄':'猪八戒', '沙师弟':'沙和尚'}

print(group.keys())

dict_keys(['师父', '大师兄', '二师兄', '沙师弟'])

#打印出了所有字典的键，但是都是元组的形式

group = {'师父':'唐三藏', '大师兄':'孙行者', '二师兄':'猪八戒', '沙师弟':'沙和尚'}

print(list(group.keys()))

['师父', '大师兄', '二师兄', '沙师弟']

#通过list()函数将元组转化为列表的形式

dict.values()

#提取字典中所有的值

group = {'师父':'唐三藏', '大师兄':'孙行者', '二师兄':'猪八戒', '沙师弟':'沙和尚'}

print(group.values())

dict_values(['唐三藏', '孙行者', '猪八戒', '沙和尚'])

dict.items()

#提取字典中所有的键值对

group = {'师父':'唐三藏', '大师兄':'孙行者', '二师兄':'猪八戒', '沙师弟':'沙和尚'}

print(group.items())

dict_items([('师父', '唐三藏'), ('大师兄', '孙行者'), ('二师兄', '猪八戒'), ('沙师弟', '沙和尚')])

产生布尔值的表达式

bool()

#检查数值的真假

print(bool(1))

True

值本身作为条件

假的 其他都是真的

False True

0 5（任意整数）1.0（任意浮点数）

''（空字符串） '风变编程'（字符串）

[]（空列表） [1,2,3]

{}（空字典） {1:'a',2:'b'}

None

比较运算符产生布尔值

运算符 释义 作用

== 等于 如果两侧的值相等，条件为真

!= 不等于 如果两侧的值不相等，条件为真

大于 如果左侧的值大于右侧，条件为真

小于 如果左侧的值大于右侧，条件为真

= 大于等于 如果左侧的值大于或等于右侧，条件为真

= 小于等于 如果左侧的值小于或等于右侧，条件为真

注意：运算符之间不用空格，不可以写成= =、 =

成员运算符产生布尔值

运算符 释义 作用

in 属于 如果值在指定序列里，条件为真

not in 不属于 如果值不在指定序列里，条件为真

逻辑运算符产生布尔值

运算符 释义 作用

and 且 连接两个布尔值，如果两个都为真，该条件才为真

or 或 连接两个布尔值，如果有一个为真，该条件即为真

not 非 反逻辑状态，a为True，not a则为False，反之亦然

三、循环

for循环

for循环的基本格式是：for…in…

#遍历字符串

for i in 'coding':

... print(i)

c

o

d

i

n

g

#遍历列表

for i in ['for','change']

... print(i)

for

change

for…in dict:

#遍历字典的键

list = {1:'a',2:'b',3:'c'}

for i in list:

... print(i)

1

2

3

for…in dict.values():

#遍历字典的值

list = {1:'a',2:'b',3:'c'}

for i in list.values():

... print(i)

a

b

c

for…in dict.items():

#遍历字典的键值对

list = {1:'a',2:'b',3:'c'}

for k, v in list.items():

... print(k)

... print(v)

1

a

2

b

3

c

range()函数

#range()有最基本的三种用法：range(b)， range(a,b)，range(a,b,c)。

#函数中各个数值的意义：a：计数从a开始。不填时，从0开始；b：计数到b结束，但不包括b；c：计数的间隔，不填时默认为1。

range(5)

#计数依次为0，1，2，3，4

range(1,5)

#计数依次为1，2，3，4

range(2,8,2)

#计数依次为2，4，6

for…in range()

#处理指定次数的循环

for i in range(3):

... print('第%d遍风变编程' %i)

第0遍风变编程

第1遍风变编程

第2遍风变编程

while循环

while循环

#当条件为真时，执行循环语句，只要条件为真，便会一直循环

count = 3

while count 1:

... print('happy coding')

... count = count -1

happy coding

happy coding

while循环和for循环的区别：

#for擅长处理固定次，自动遍历各序列

#while处理不定次数的循环，条件为False便停止

循环进阶

break

#如果满足条件，则结束循环

while True:

... print('happy coding')

... break

happy coding

#break会结束循环，如果只有前两行代码，会无限循环打印happy coding

count = 3

while count 1:

... print('happy coding')

... count = count - 1

... if count == 2: #当count等于2的时候，停止循环

... break

happy coding

#对比while循环的例子，我们发现这里只打印了一次happy coding

continue

#如果满足条件，则跳过当前循环的剩余语句，直接开始下一轮循环

count = 3

while count 1:

print('happy')

count = count - 1

if count == 2: #当count等于2的时候，跳过下列语句，重新开始新的一轮循环

continue

print('coding') #由于continue语句，coding只会打印一次

#打印的结果为：

happy

happy

coding

else

#无论是否进入循环，最后都会执行esle语句，除非执行break语句跳出循环

count = 3

while count 2:

print('在风变')

count = count -1

else: #无论是否进入循环都会执行else语句

print('happy coding')

#打印结果为：

在风变

happy coding

循环嵌套

#即循环中有循环

for i in ['风变','编程']: #首先遍历列表元素

... for t in i: #然后遍历元素(字符串)

... print(t)

风

变

编

程

四、函数

函数基本知识

函数

函数是组织好的、可以重复使用的、用来实现单一功能的代码

函数类型可分为自定义函数和内置函数，自定义函数是需要自己定义，而内置函数是python内部已经定义好的函数，比如print()、input()等

函数定义的语法

def

#定义函数

return

#函数的返回值

#函数定义的格式

def 函数名(参数)：

函数体

return 语句

#一个简单的例子

def math_func(x):

y = x + 5

print(y)

return y

math_func(2)

#打印结果为7

变量作用域

变量作用域可认为是变量作用的范围

全局变量：在全局内生效的变量

局部变量：只能函数内或者一定代码块内生效

global

#将局部变量转化为局部变量

python内置函数

五、类与对象

概念

类：具有相同属性和方法的对象的抽象

实例：类的个例

对象：Python中的对象是类和实例的集合，类可以看作是对象，实例也可以看作是对象

基本语法

class

#定义类，注意类名需要大写

class MyClass: #定义类MyClass

i =12345 #定义类的属性(变量)

def f(self): #定义类的方法

return('hello world') #执行这个方法会返回'hello word'这个字符串

x = MyClass() #创建类的实例x

print(x.i) #打印实例x的属性

print(x.f()) #打印实例x的f方法

#输出的结果为

12345

hello world

class A(B)

#定义B类的子类A类，A类具有B类的属性和方法，也将B类称为A类的父类

class SecondClass(MyClass):

pass

#定义SecondClass是MyClass的子类，SecondClass可以调用MyClass的属性和方法

x = SecondClass()

print(x.i)

print(x.f())

#输出的结果为

12345

hello world

class A(B, C)

#多重继承，A类同时是B类和C类的子类，A类在调用属性和方法的时候，会优先调用位于左侧的类

class B:

i = 123 #B类的属性是i=123

class C:

i = 12345 #C类的属性是i=12345

class A(B,C): #A类是B类和C类的子类

pass

x = A() #创建A类的实例x

print(x.i) #调用属性,会优先调用B类的属性

#结果输出为

123

def __init__(self):

#创建类的初始化方法，只要调用类，便自动调用初始化方法的语句，常用于创建实例属性

class A:

... def __init__(self): #只要创建实例，便会自动执行初始化方法下的语句

... print('hello world')

x = A()

hello world #只要创建实例就会调用方法,打印hello world

#对比以下没有初始化的方法：

class A:

... def f(self):

... print('hello world')

x = A()

#不使用初始化方法，创建实例无任何输出

super()

#在子类的方法里调用父类的方法，使子类的方法可以在继承父类方法的基础上进行扩展

123 def super(cls, inst): mro = inst.__class__.mro() return mro[mro.index(cls) + 1]

cls代表类，inst代表实例，可以看出上面的代码做了两件事：

· 获取inst的MRO列表。

· 查找cls在MRO的index，并返回它的下一个类，即mro[index + 1]

当你使用super(cls, inst)时，python会在inst的MRO列表上搜索下cls的下一个类。

六、模块与库

模块类型

内置模块

#python官方组织编写和维护的模块

自定义模块

#自己写代码，然后将代码块保存为 .py 文件

第三方模块

#从自定义模块而来，代码写作者公开自己的代码

#根据模块的组织形式的不同，也可分为单个模块文件、模块包、模块库

模块和模块对象导入方法

import A

#导入模块A

#现在可以调用模块里函数和变量，但是必须通过【模块名.函数名()】和【模块名.变量名】的方式调用

#创建类实例的时候，需要使用【实例名 = 模块名.类名()】进行创建，创建实例后调用类方法和属性可以使用【实例名.函数名()】和【实例名.变量名】

import A as a

#导入模块A，并将模块A重新命名为a

#调用模块中的类、函数和变量如上述操作一样

from A import B

#导入模块A中的对象B

#调用对象B中的函数和变量可以不加模块名

from A import B，C，D

#导入模块A中的多个对象B，C，D

from A import *

#导入模块A中的所有对象

if __name__=="__main__":

#当.py文件被直接运行时，if __name__=="__main__":之下的代码块将被运行

#当.py文件以模块形式被导入时，if __name__=="__main__":之下的代码块不被运行

七、文件读写

文件读写三步骤

第一步，打开文件

第二步，读（写）文件

第三步，关闭文件

打开文件语法

open(file, mode, encoding)

#打开文件

f = open('/letter.txt', 'r', encoding = 'UTF-8')

with open() as…

#使用这种方式打开文件，可以不使用close()关闭文件

with open('/letter.txt', 'r', encoding = 'UTF-8') as f:

读写模式mode

模式mode 操作 若不存在 是否覆盖

r 只能读不能写 报错 -

rb 二进制只读 报错 -

r+ 可读可写 报错 是

rb+ 二进制读写 报错 是

w 只能写不能读 创建文件 是

wb 二进制只写 创建文件 是

w+ 可读可写 创建文件 是

wb+ 二进制读写 创建文件 是

a 追加不能读 创建文件 否，追加写

ab 二进制追加不能读 创建文件 否，追加写

a+ 可读可写 创建文件 否，追加写

ab+ 二进制追加可读可写 创建文件 否，追加写

读写文件语法

read()

#读取文件内容

with open('/letter.txt','r',encoding = 'UTF-8') as f:

content = f.read()

#以字符串的形式读取文件内容，将文件内容赋值给变量content

readlines()

#以列表的方式读取文件内容

with open('/letter.txt','r',encoding = 'UTF-8') as f:

content = f.readlines()

#以列表的形式读取文件内容，将文件内容赋值给变量content

write()

#清空文件内容，并写入字符串入内容

with open('/letter.txt','r',encoding = 'UTF-8') as f:

f.write('python')

writelines()

#清空文件内容，以列表的方式写入

with open('/letter.txt','r',encoding = 'UTF-8') as f:

f.writelines('python')

关闭文件语法

close()

#关闭文件

csv文件读写的相关函数

reader()

#读取csv文件的函数

import csv #导入csv模块

with open('letter.csv') as f:

reader = csv.reader(f) #读取csv文件，将文件内容赋值到reader

writer()

#将内容写入csv文件

writerow()

#写入一行内容

writerows()

#一次写入多行csv文件

import csv #导入csv模块

with open('letter.csv','w',newline = '') as f:

writer = csv.writer(f) #写入csv文件

writer.writerow(['python小课'，'风变编程']) #写入一行内容

data = [['交互式学习'，'更简单'],['助教酱酱','为你答疑解惑']]

writer.writerows(data) #写入多行内容

os模块

os.getcwd()

#返回当前的工作目录

八、debug

try…except…语句

用于处理

for i in range(6):

try:

print(6/i)

#使用6依次除于0，1，2，3，4，5，并打印

except ZeroDivisionError

#除非发生ZeroDivisionError类型的错误，执行下列语句

print('0是不能做除数的！')

九、其他

str.spilt()

#返回一个由字符串内单词组成的列表

'1,2,3'.split()

['1',',','2',',','3']

'1,2,3'.split('?,')

['1','2','3']

random模块

#随机模块

import random

#需要先导入random模块，然后再调用相应方法

print(random.randint(1,10)) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数

print(random.random()) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数

print(random.uniform(1.1,5.4)) # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数，区间可以不是整数

print(random.choice('tomorrow')) # 从序列中随机选取一个元素

print(random.randrange(1,100,2)) # 生成从1到100的间隔为2的随机整数

转义字符

转义字符 意义

a 响铃(BEL)

b 退格(BS)，将当前位置移到前一列

f 换页(FF)，将当前位置移到下页开头

n 换行(LF)，将当前位置移到下一行开头

r 回车(CR)，将当前位置移到本行开头

t 水平制表(HT) (跳到下一个TAB位置)

v 垂直制表(VT)

代表一个反斜杠字符""

' 代表一个单引号(撇号)字符

" 代表一个双引号字符

? 代表一个问号

0 空字符(NUL)

ddd 1到3位八进制所代表的任意字符

xhh 1到2位十六进制所代表的任意字符

注意1：区分斜杠“/”和反斜杠“”，此处不可互换。注意2：以上表格内容也不需要硬记。

python 中sort—values函数

一、sort_values()函数用途

pandas中的sort_values()函数原理类似于SQL中的order by，可以将数据集依照某个字段中的数据进行排序，该函数即可根据指定列数据也可根据指定行的数据排序。

二、sort_values()函数的具体参数

用法：

1DataFrame.sort_values(by=‘##',axis=0,ascending=True, inplace=False, na_position=‘last')

参数说明

by指定列名(axis=0或'index')或索引值(axis=1或'columns')

axis若axis=0或'index'，则按照指定列中数据大小排序；若axis=1或'columns'，则按照指定索引中数据大小排序，默认axis=0

ascending是否按指定列的数组升序排列，默认为True，即升序排列

inplace是否用排序后的数据集替换原来的数据，默认为False，即不替换

na_position{‘first',‘last'}，设定缺失值的显示位置

三、sort_values用法举例

创建数据框

#利用字典dict创建数据框

import numpy as np

import pandas as pd