DataFrame是一种表格型数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值。DataFrame既有行索引，也有列索引，它可以看作是由Series组成的字典，不过这些Series公用一个索引。
DataFrame的创建有多种方式，不过最重要的还是根据dict进行创建，以及读取csv或者txt文件来创建。这里主要介绍这两种方式。
根据字典创建
DataFrame的行索引是index，列索引是columns，我们可以在创建DataFrame时指定索引的值：
使用嵌套字典也可以创建DataFrame，此时外层字典的键作为列，内层键则作为索引:
我们可以用index，columns，values来访问DataFrame的行索引，列索引以及数据值，数据值返回的是一个二维的ndarray
读取文件
读取文件生成DataFrame最常用的是read_csv,read_table方法。该方法中几个重要的参数如下所示：
其他创建DataFrame的方式有很多，比如我们可以通过读取mysql或者mongoDB来生成，也可以读取json文件等等，这里就不再介绍。
在DataFrame的处理中经常会遇到轴的概念，这里先给大家一个直观的印象，我们所说的axis=0即表示沿着每一列或行标签\索引值向下执行方法，axis=1即表示沿着每一行或者列标签模向执行对应的方法。
索引、切片
我们可以根据列名来选取一列，返回一个Series:
我们还可以选取多列或者多行：
当然，在选取数据的时候，我们还可以根据逻辑条件来选取：
pandas提供了专门的用于索引DataFrame的方法，即使用ix方法进行索引,不过ix在最新的版本中已经被废弃了，如果要是用标签，最好使用loc方法，如果使用下标，最好使用iloc方法：
修改数据
可以使用一个标量修改DataFrame中的某一列，此时这个标量会广播到DataFrame的每一行上:
也可以使用一个列表来修改，不过要保证列表的长度与DataFrame长度相同：
可以使用一个Series，此时会根据索引进行精确匹配：
重新索引
使用reindex方法对DataFrame进行重新索引。对DataFrame进行重新索引，可以重新索引行，列或者两个都修改，如果只传入一个参数，则会从新索引行：
填充数据只能按行填充，此时只能对行进行重新索引：
丢弃指定轴上的值
可以使用drop方法丢弃指定轴上的值，不会对原DataFrame产生影响
算术运算
DataFrame在进行算术运算时会进行补齐，在不重叠的部分补足NA：
可以使用fill_value方法填充NA数据，不过两个df中都为NA的数据，该方法不会填充：
函数应用和映射
numpy的元素级数组方法，也可以用于操作Pandas对象:
另一个常见的操作是，将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能。
元素级的Python函数也是可以用的,使用applymap方法:
排序和排名
对于DataFrame,sort_index可以根据任意轴的索引进行排序，并指定升序降序
DataFrame也可以按照值进行排序：
汇总和计算描述统计
DataFrame中的实现了sum、mean、max等方法,我们可以指定进行汇总统计的轴，同时，也可以使用describe函数查看基本所有的统计项：
DataFrame也实现了corr和cov方法来计算一个DataFrame的相关系数矩阵和协方差矩阵，同时DataFrame也可以与Series求解相关系数。
处理缺失数据
Pandas中缺失值相关的方法主要有以下三个：
isnull方法用于判断数据是否为空数据；
fillna方法用于填补缺失数据；
dropna方法用于舍弃缺失数据。
上面两个方法返回一个新的Series或者DataFrame，对原数据没有影响,如果想在原数据上进行直接修改，使用inplace参数：
对DataFrame来说，dropna方法如果发现缺失值，就会进行整行删除，不过可以指定删除的方式，how=all，是当整行全是na的时候才进行删除,同时还可以指定删除的轴。
DataFrame填充缺失值可以统一填充，也可以按列填充，或者指定一种填充方式：