Pandas:DataFrame數據選擇方法（索引）

#首先創建我們的Series對象，然后合並到dataframe對象里面去
import pandas as pd
import numpy as np

area=pd.Series({'ChongQing':188888,'BeiJing':92387928,'Shanghai':8374583746,'Sydney':82734})
population=pd.Series({'ChongQing':1000,'BeiJing':2000,'Shanghai':2900,'Sydney':3000})
data=pd.DataFrame({'area':area,'population':population})#備注：創建字典的結構時一定要遵循字典的數據結構
#也就是創建完字典之后一定要在字典的前后寫上花括號，這個是一個很重要的習慣
print(data)

輸出結果：

                 area        population
ChongQing      188888        1000
BeiJing      92387928        2000
Shanghai   8374583746        2900
Sydney          82734        3000

輸入代碼增加我們colums上的對象：

data['area']

輸出：

ChongQing        188888
BeiJing        92387928
Shanghai     8374583746
Sydney            82734
Name: area, dtype: int64

輸入：

#利用屬性的形式來列出一個columns的數據,上面是使用了索引的形式，這種形式並不太常用
data.area

輸出：

ChongQing        188888
BeiJing        92387928
Shanghai     8374583746
Sydney            82734
Name: area, dtype: int64

輸入：

data.values#其實dataframe是一個十分顯然的二維數組，我們可以用這個公式來驗證它

輸出：

array([[1.88888000e+05, 1.00000000e+03, 1.88888000e+02],
       [9.23879280e+07, 2.00000000e+03, 4.61939640e+04],
       [8.37458375e+09, 2.90000000e+03, 2.88778750e+06],
       [8.27340000e+04, 3.00000000e+03, 2.75780000e+01]])