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使用 pandas 库创建表格：导入 pandas 库。创建 dataframe，可从列表、字典、numpy 数组或字典（列为键，行索引为值）创建。查看表格：使用 head() 和 tail() 方法查看表格的顶部和底部行。操纵表格：添加新列：使用 assign() 方法。删除列：使用 drop() 方法。合并表格：使用 merge() 方法。按行或列分组：使用 groupby() 方法。排序表格：使用 sort_values() 方法。

python怎么做表

如何使用 Python 创建表格？

Python 的 Pandas 库提供了创建和操作表格的强大功能。以下是如何使用 Pandas 创建表格：

导入 Pandas 库

import pandas as pd

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创建 DataFrame

DataFrame 是 Pandas 中表格对象的名称。可以使用以下方法创建它：

从列表或字典创建：

data = [['Tom', 10], ['Jerry', 12]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])

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从 NumPy 数组创建：

import numpy as np
data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

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从字典中创建（列为键，行索引为值）：

data = {'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [10, 12]}
df = pd.DataFrame(data)

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查看表格

可以使用 head() 和 tail() 方法查看表格的顶部和底部行：

print(df.head())
print(df.tail())

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操纵表格

添加新列：可以使用 assign() 方法添加新列：

df['Height'] = [60, 70]

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删除列：可以使用 drop() 方法删除列：

df = df.drop('Height', axis=1)  # axis=1表示沿着列删除

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合并表格：可以使用 merge() 方法合并表格：

df1 = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jerry'], 'Age': [10, 12]})
df2 = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Harry'], 'Grade': [85, 90]})
df_merged = pd.merge(df1, df2, on='Name')

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按行或列分组：可以使用 groupby() 方法按行或列分组：

df.groupby('Name').mean()  # 按 Name 列分组并求每组的平均值

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排序表格：可以使用 sort_values() 方法排序表格：

df.sort_values('Age', ascending=False)  # 按 Age 列降序排序

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