方法3 .iloc[:,colNo] or .iloc[:,colNo1:colNo2] 按列号读取，有时候我们可能更希望通过列号（1，2，3…）读取数据而不是列名，又或着我们要读取多行的时候一个一个输入列名是很麻烦的，我们希望有最简单的代码读取我们最想要的内容，.iloc方法可以让我们通过列号索引数据，具体如下： df.iloc[:1]读取第一列 df.iloc[:,1:3]读取第1列到第3列 df.iloc[:,2:]读取第2列之后的数据 df.iloc[:,:3]读取前3列数据 ps:这其实是按单元格读取数据的特殊写法，如果有疑问请看 2.3 按

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Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。 [1] Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言， [2] 随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

如何创建DataFrame 如何读取DataFrame的值，读一行/列、读多行/列 如何对DataFrame赋值 如何对DataFrame插入一（多）行/列 如何删除DataFrame的一（多）行/列

默认索引将是从0开时，步长为1的数组。 df的行、列可以是不同的数据类型，同行也可以有多种数据类型。 df创建完成后可以重新设置索引，通常用到3个函数：set_index、reset_index、reindex。 set _index用于将df中的一行或多行设置为索引。 df.set_index(['one'],drop=False) ordf.set_index('one) df.set_index(['one','two']) 参数drop默认为True，意为将该列设置为索引后从数据中删除，如果设为False，将继续在数据中保留该行。

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