内容简介：如何高效地学习数据结构——Python篇
我们来看看如何高效地学习一门语言的数据结构，今天我们先看 Python 篇。
所谓数据结构，是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据类型的集合。
要学习好一种东西，最好给自己找一个目标，达到了这个目标，我们就是学好了。一般，我在学习一门新的语言的数据结构的时候，一般要求自己达到以下五个要求： 第一个问题：概念，这种数据结构的概念是什么呢？
第二个问题：定义，如何定义这种数据结构呢？
第三个问题：限制，使用这种数据结构，有什么限制呢？
第四个问题：访问，访问这种数据结构内的数据的方式是什么呢？
好，今天我们就来回答一下以上五个问题。 第一个问题：概念，这种数据结构的概念是什么呢？ 数据框是用于存储多行和多列的数据集合，下面我们使用一张图片，形象地讲解它的内部结构： OK，这个就是数据框的概念了。 第二个问题：定义，如何定义这种数据结构呢？ DataFrame函数语法 DataFrame(columnsMap) 代码举例 ： >>> df = DataFrame({ 'age': Series([21, 22, 23]), 'name': Series(['KEN', 'John', 'JIMI']) }); >>> df age name 0 21 KEN 1 22 John 2 23 JIMI OK，这个就是定义数据框DataFrame的方法了。 第三个问题：限制，使用这种数据结构，有什么限制呢？ 一般而言，限制是对于这种数据结构是否只能存储某种数据类型，在Python的数据框中，允许存放多种数据类型，基本上对于默认的数据类型，没有任何限制。 第四个问题：访问，访问这种数据结构内的数据的方式是什么呢？ 访问位置方法备注访问列变量名[列名]访问对应列访问行变量名[n:m]访问n行到m-1行的数据访问行和列变量名.iloc[n1:n2, m1:m2]访问n1到n2-1列，m1到m2-1行的数据访问位置变量名.at[n, 列名]访问n行，列位置 代码举例
0 21 1 22 2 23 Name: age, dtype: int64 >>> df[1:2] age name 1 22 John >>> df.iloc[0:1, 0:2] age name 0 21 KEN >>> df.at[0, 'name'] 'KEN' >>> df[['age', 'name']] age name 0 21 KEN 1 22 John 2 23 JIMI >>> 第五个问题：修改，如何对这种数据结构进行增加元素、删除元素以及修改元素呢？ 这个问题，我并没有在课程中跟大家讨论过，主要是为了避免大家觉得学习起来很难。 也因此，这篇博文到了这里才是真正的干货，之前的那些都是课程中出现过的内容了，哈哈， 修改包括： 1、修改列名，行索引
2、增加/删除/修改 行
好，下面我们上代码： from pandas import Series; from pandas import DataFrame; df = DataFrame({ 'age': Series([21, 22, 23]), 'name': Series(['KEN', 'John', 'JIMI']) }); #1.1、修改列名 >>> df.columns Index(['age', 'name'], dtype='object') >>> df.columns=['age2', 'name2'] >>> df age2 name2 0 21 KEN 1 22 John 2 23 JIMI #1.2、修改行名 >>> df.index Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64') >>> df.index = range(1,4) >>> df.index Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64') #2.1、删除行 >>> df.drop(1) age2 name2 2 22 John 3 23 JIMI >>> df age2 name2 1 21 KEN 2 22 John 3 23 JIMI #注意，删除后的DataFrame需要一个变量来接收，并不会直接修改原来的DataFrame. >>> newdf = df.drop(1); >>> newdf age2 name2 2 22 John 3 23 JIMI #2.2、删除列 >>> del newdf['age2'] >>> newdf name2 2 John 3 JIMI #3.1、增加行 >>> df.loc[len(df)+1] = [24, "KENKEN"]; >>> df age2 name2 1 21 KEN 2 22 John 3 23 JIMI 4 24 KENKEN #3.2、增加列 >>> df['newColumn'] = [2, 4, 6, 8]; >>> df age2 name2 newColumn 1 21 KEN 2 2 22 John 4 3 23 JIMI 6 4 24 KENKEN 8 以上就是全部五个问题的答案了，通过自问自答这五个问题，我们就可以高效地学习某种数据结构了。
End.
以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，也希望大家多多支持 码农网
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