import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import sereis, dataframe
ser = series(np.arange(3.))
data = dataframe(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))
data['w'] #選擇**中的'w'列，使用類字典屬性,返回的是series型別
data.w #選擇**中的'w'列，使用點屬性,返回的是series型別
data[['w']] #選擇**中的'w'列，返回的是dataframe型別
data[['w','z']] #選擇**中的'w'、'z'列
data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前閉後開，包括前不包括後
data[1:2] #返回第2行，從0計，返回的是單行，通過有前後值的索引形式 如果採用data[1]則報錯
data.ix[1:2] #返回第2行的第三種方法，返回的是dataframe，跟data[1:2]同
data['a':'b'] #利用index值進行切片，返回的是**前閉後閉**的dataframe 即末端是包含的
data.irow(0) #取data的第一行
data.icol(0) #取data的第一列
data.head() #返回data的前幾行資料，預設為前五行，需要前十行則data.head(10)
data.tail() #返回data的後幾行資料，預設為後五行，需要後十行則data.tail(10)
ser.iget_value(0) #選取ser序列中的第乙個
ser.iget_value(-1) #選取ser序列中的最後乙個，這種軸索引包含索引器的series不能採用ser[-1]去獲取最後乙個，這會引起歧義。
data.iloc[-1] #選取dataframe最後一行，返回的是series
data.iloc[-1:] #選取dataframe最後一行，返回的是dataframe
data.loc['a',['w','x']] #返回『a』行'w'、'x'列，這種用於選取行索引列索引已知
data.iat[1,1] #選取第二行第二列，用於已知行、列位置的選取。
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1 indexof判斷乙個陣列中某乙個元素是否存在，如果不存在返回 1 let i it arr.indexof 4 1 2 push向陣列中新增元素 arr.push 100 3 splice從陣列中刪除一些元素，插入一些元素 引數1 刪除的開始的索引的位置 引數2 刪除的數量 開始索引是刪除的起...