使用pandas的dataframe数据进行操作的总结

t = df.iloc[0]<class 'pandas.core.series.Series'>
 
#使用iloc后，t已经变成了一个子集。 已经不再是一个dataframe数据。 所以你使用 t['high'] 返回的是一个值。此时t已经没有index了，如果这个时候调用 t.index
 
t=df[:1]
class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
 
#这是返回的是一个DataFrame的一个子集。 此时 你可以继续用dateFrame的一些方法进行操作。
 
 
 
 
 
删除dataframe中某一行
 
df.drop()
 
df的内容如下：


 
    df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index,inplace=True)
    print df
 
输出如下


 
记得参数inplace=True， 因为默认的值为inplace=False，意思就是你不添加的话就使用Falase这个值。
这样子原来的df不会被修改， 只是会返回新的修改过的df。 这样的话需要用一个新变量来承接它
new_df=df.drop(df[df[u'代码']==300141.0].index)
 

判断DataFrame为None
 

    if df is None:

        print "None len==0"

        return False