　　先将模块导入文件中

import pandas as pd

1、DataFrame的属性

df = pd.DataFrame(
    data={
        "name": ["zs", "ls", "ww", "zl"],
        "age": [18, 19, 29, 11],
        "score": [92.5, 93, 97, 65]
    },
    index=["stu_1", "stu_2", "stu_3", "stu_4"]
)

　　创建一个df

　　将df和df的类型打印看看：

（1）df的索引属性

print("获取df 的行索引名称：\n", df.index)
print("获取df 的列索引名称：\n", df.columns)

（2）df的values属性

print("获取df 的values:\n", df.values)
print("获取df 的values的类型:\n", type(df.values))

（3）df的形状和维度属性

print("获取df 的形状：\n", df.shape)
print("获取df 的维度：\n", df.ndim)

（4）df的元素个数和元素数据类型

print("获取df 的元素个数：\n", df.size)
print("获取df 的元素数据类型：\n", df.dtypes)

2、pandas文件的操作

（1）使用read_table()方法读取文件

info = pd.read_table(
    filepath_or_buffer="./meal_order_info.csv",
    sep=",",
    header="infer",  # 自动识别
    # header=None, # 不指定列名
    # header=0,  # 指定第0行位 列索引名称
    encoding="ansi",
    # index_col= 0 # 把第0列设置为行索引名称
    # nrows=3，
    # usecols=[0,1],
    # names=["01","07"]， # 可以自己设置列名
    # usecols=["info_id","emp_id"]
)

　　csv文件：以逗号“,”为分割符的文本文件，filepath_or_buffer：文件路径+文件名，sep/delimiter：分隔符，header="infer"：自动识别索引列名称，names：可以自行指定列名称，index_col：可以指定哪一列、哪几列作为行索引名称，usecol：可以自行获取指定的列，encoding：设置编码，nrows：可以指定读取的行数

（2）使用read_csv()方法读取文件

info = pd.read_csv("./meal_order_info.csv",encoding="ansi")

　　具体参数参考read_table()方法

（3）使用read_excel()方法读取文件

users = pd.read_excel(
    "./users.xlsx",
    sheetname=0,
    parse_cols=[0, 1],  # 在某些版本起作用，
)

　　使用read_excel()方法读取excel文件（.xlsx、.xls结尾），参数1：文件路径+文件名，sheetname：表的序号，index_col：可以指定哪一列、哪几列作为行索引名称，parse_cols：读取指定的列

（4）使用to_csv()方法保存文件

info.to_csv("./info_save.csv",index=False,mode="a")

　　info：DataFrame变量，index：是否保存索引，mode：保存的模式

pandas：DataFrame的属性和pandas文件的操作