酥脆的表格 - Python

使用 Python 写表格可以让你的数据更加清晰和易于阅读。Python 有许多库可以使用，但 pandas 库是其中最受欢迎和使用最广泛的库之一。pandas 库可以让你轻松地创建、编辑和操作表格数据。

安装 pandas

在开始之前，请确保已经安装了 pandas 库。你可以在命令行中使用 pip 安装：

pip install pandas

创建表格

在开始之前，让我们先准备一些数据。以下是一个简单的例子，展示如何使用 pandas 来创建一个表格：

import pandas as pd

data = {
    "姓名": ["张三", "李四", "王五"],
    "年龄": [21, 24, 28],
    "性别": ["男", "女", "男"]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

这将输出以下表格：

| | 姓名 | 年龄 | 性别 | |---:|:-------|-----:|:-----| | 0 | 张三 | 21 | 男 | | 1 | 李四 | 24 | 女 | | 2 | 王五 | 28 | 男 |

编辑表格

一旦你创建了一个表格，你可以轻松地编辑它的内容。比如，你可以添加新的行或者列：

df.loc[3] = ["赵六", 20, "女"]
df["城市"] = ["北京", "上海", "广州", "深圳"]

这将更新表格，添加一行和一列：

| | 姓名 | 年龄 | 性别 | 城市 | |---:|:-------|-----:|:-----|:-------| | 0 | 张三 | 21 | 男 | 北京 | | 1 | 李四 | 24 | 女 | 上海 | | 2 | 王五 | 28 | 男 | 广州 | | 3 | 赵六 | 20 | 女 | 深圳 |

你还可以使用 loc 或 iloc 方法选择行或列并进行更改：

df.loc[1, "年龄"] = 25
df.iloc[2, 3] = "女"

这将更新表格中的数据：

| | 姓名 | 年龄 | 性别 | 城市 | |---:|:-------|-----:|:-----|:-------| | 0 | 张三 | 21 | 男 | 北京 | | 1 | 李四 | 25 | 女 | 上海 | | 2 | 王五 | 28 | 女 | 广州 | | 3 | 赵六 | 20 | 女 | 深圳 |

保存表格

你还可以将表格保存为文件或导出为其他格式，比如 CSV 或 Excel 文件：

df.to_csv("my_data.csv", index=False)
df.to_excel("my_data.xlsx", index=False)

这将把表格保存为两个文件，一个 CSV 文件和一个 Excel 文件。

结论

使用 pandas 库，你可以轻松地创建、编辑和操作表格数据。它是一个强大且易于使用的工具，可以让你的数据更加清晰和易于阅读。