DataFrame索引和切片

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame, Series
df = DataFrame(data=np.random.randint(0,100,size=(8,6)))

#索引
df[0] #df[索引号]
df[[1,2,3]] #df[[索引号，索引号]] #批量取出多列
df.iloc[0] #df.iloc[行索引]
df.iloc[[1,2]]
df.iloc[1,2] #取出指定元素
df.iloc[[1,2],2] #批量取出多个元素

#切片
df[0:3]
df.iloc[1:2,0:3] #行列切片

#固定搭配
isnull ->any
notnull ->all
#结论：将df.notnull().all(axis=1)作为源数据的行索引，就可以将空对应的行删除

#ffill 取前面的值覆盖，bfill取后面的值覆盖，axis=0列，1行
df=df.fillna(method=‘ffill‘,axis=1)