python DataFrame列运算
import pandas as pd
#新建一个dataFrame,df
d={
'消费总金额':[100,150,200],
'消费次数':[1,2,2],
}
df=pd.DataFrame(d)
#新增一列‘平均值’表示两者相除
df['平均值'] =df.apply(lambda x: x[0] / x[1], axis=1)
df
用pandas中的DataFrame时选取行或列：
1、import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Sereis, DataFrameser = Series(np.arange(3.))data ==DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data['w']
2、#选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型data.w
3、#选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型data[['w']]
4、#选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型data[['w','z']]
5、#选择表格中的'w'、'z'列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]
6、#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、#如果采用data[1]则报错data.ix[1:2]
8、#返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同data['a':'b']
9、#利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame
10、#即末端是包含的
补充：
1、Python(英语发音:/ˈpaɪθən/), 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
2、Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。
3、常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写。
4、比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
import pandas as pd
a=[[1,2,3],[4,5,6]]
b=pd.DataFrame(a)
c=b[0]*b[1]
#df.insert(idx, col_name, value)
#insert 三个参数，插到第几列，该列列名，值
b.insert(3,3,c)
