1.更改列名
方法一：修改列名a，b为A、B。 df.columns = [‘A‘,‘B‘] 方法二：只修改列名a为A df.rename(columns={‘a‘:‘A‘})
2. 查找需要的某一列
df[df[‘列名‘].isin([相应的值])]
3.查找包含某一字符串的行（2的进阶版）
# 所选的需要查找的列要先转换为字符串形式 f_rate[‘日期‘] = f_rate[‘日期‘].astype(‘str‘) f_rate.loc[f_rate[‘日期‘].str.contains(‘12-30‘)]
4.去除含有缺失值的行
df.dropna(axis=0, how=‘any‘)
5.数据类型转换
df[‘所属组‘].astype(‘int‘)
6.python取最后一行
data.iloc[-1] #选取DataFrame最后一行，返回的是Series data.iloc[-1:] #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame #补充 df[‘w‘] #选择表格中的‘w‘列，使用类字典属性,返回的是Series类型 df.w #选择表格中的‘w‘列，使用点属性,返回的是Series类型 df[[‘w‘]] #选择表格中的‘w‘列，返回的是DataFrame属性 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式
7. .join()函数
‘,‘.join(‘abc‘) #将字符串abc中的每个成员以字符‘,‘分隔开再拼接成一个字符串”，输出结果为： >>>‘a,b,c‘
8. 列表排序
list = [1,2,3,4,5] list.sort() # 会直接改变原列表序列
9. 获取列表中元素所在位置(index)
p=list.index(value)
原文：https://www.cnblogs.com/myra-dream/p/15017154.html