pandas 修改数据

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博客围绕pandas修改数据展开，虽未给出具体内容，但可知是关于利用pandas库对数据进行修改操作，pandas是数据处理常用工具，在数据分析等领域有重要作用。

import pandas as pd
import numpy as np


# 加载数据
data = pd.read_excel('users.xlsx')
# print(data)
# print(type(data))
# print(data.columns)

# 先确定数据，再进行更改

# bool类型数组再切片中的应用
# arr = np.array([1,0])
# print(arr[[True,False]])


# 获取sex列
# col = data['sex']=='男'
# # col为True可以取到值，col为False取不到值
# # sex = data['sex'][col]
# sex = data.loc[col,'sex']
# print(sex)

# col = data['sex']=='男'
# data.loc[col,'sex']='女'
# print(data)
# print(data['sex'])

# 将行索引为偶数的记录age改为88
# col = data.index%2==0
# data.loc[col,'age']=88
# print(data.dtypes)
# print(data)

# 增加数据
# 增加一列数据
# print(data.columns)
# data['class'] = '0218'
# print(data)

# 增加一行数据
df1 = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4]])
df2 = pd.DataFrame([[5, 6], [7, 8]])
print(df1)
print(df2)
# 拼接
df3 = pd.concat([df1,df2])
print(df3)