spyder python使用教程（如何将ipython添加入spyder的python console中）

本文目录

• 如何将ipython添加入spyder的python console中
• python spyder怎么用
• Python其实很简单 第十九章 Pandas之Series与DataFrame
• mac上Spyder Python如何打开

如何将ipython添加入spyder的python console中

刚开始接触Python的时候，网上找到的资料基本上上来就是介绍Python语言，很少有对开发环境进行讲解的，但如果在学习的过程中不断练习，这样效率会更高，所以特意将一个Python的开发环境Spyder自带的入门教程翻译出来，希望可以帮助到和我有同样困惑的你。
个人水平有限，会有翻译不到位的地方，欢迎批评指正！
Spyder是使用Python编程语言进行科学计算的集成开发环境。它有一个Editor（器）用于编写代码，Console（控制台）可以评估代码并且在任何时候都可以看到运行结果，Variable Explorer（变量管理器）可以查看代码中定义的变量，还有其他的一些设备可以帮你高效地开发代码。
本教程由英国南安普顿大学的Hans Fangohr所写。
使用Spyder的第一步
这部分内容针对Python和Spyder的初学者，如果你觉得太简单，请继续学习下一部分内容。
执行一段代码
我们将使用这段代码作为第一个例子：
# Demo file for Spyder Tutorial
# Hans Fangohr, University of Southampton, UK
def hello():
"""Print "Hello World" and return None"""
print("Hello World")
# main program starts here
hello()
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为了使用这段代码，请在Spyder的Editor（窗）新建一个文件。将代码拷贝到文件中，并以hello.py文件名保存该文件。
为了执行这段代码，从菜单中选择Run 》 Run（或者按F5键），如果有需要请确认Run settings的设置。如果这是第一次运行代码，你可能会看到如下形式的输出：
In : runfile(’/Users/fangohr/Desktop/hello.py’, wdir=r’/Users/fangohr/Desktop’)
Hello World
In :
这说明你已经成功运行了第一个Python程序。
注意：
runfile旁边显示的具体路径取决于你刚刚保存文件的位置。
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使用IPython Console
我们推荐您使用IPython Console，因为它比标准的Python Console的功能更多，并且建议您将它设置为默认控制台。
在执行代码的过程中到底发生了什么？
Python逐行读取Editor中的代码，并且它会自动忽略注释（即以#符号开头的行）。
当遇到def关键字，Python知道在这里定义了一个函数。在def hello():之后的所有缩进行都是函数体。
注意：这个函数对象仅仅只是在文件的这个位置被定义了，并没有被调用（或者执行）。
当Python遇到从最左边的列开始写的命令（除了def…和其他一些关键字），它将马上执行这些命令。在hello.py文件中只在hello()的这一行才正真调用名为hello的函数。
如果你在代码中注释掉或者删除hello()这一行，再次执行整个文件（按F5键或者选择 Run 》 Run），将不会打印任何内容，因为函数hello只被定义了，但没有被调用。
通过使用IPython Console，现在你应该知道Spyder中Editor窗口中的Python代码是如何执行的了。
如果你刚开始学习Python，现在最好返回到课本或者课程中练习更多的程序实例。
下一部分内容将详细介绍如何在IPython Console中执行Editor窗口中的代码段，然后更新Editor中的部分定义。这是一种更先进的技术，并且非常有用。（你可能对执行被分隔符隔开的代码块（也称为“cells”）也感兴趣，可以查看——功能快捷键）。
调用console中的函数
你一旦执行了hello.py文件，函数对象hello就被定义了，并且IPython console也知道了它的存在。因此，我们可以用如下方式在console中调用函数：
在console中写入hello()（靠近In，?可以是任意正整数），然后按下Enter键。
你应该发现hello()函数又被执行了一遍，Hello World又被打印了一次。在console中调 用函数和输出的形式应该如下：
In : hello()
Hello World
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你能发现它和执行整个代码之间的区别吗？
当你执行整个代码时，Python会遍历整个文件，创建一个hello函数对象（覆盖之间的 对象），当到达hello()这一行就调用这个函数。
如果我们在console中调用hello()，我们只是调用了之前执行整个hello.py文件在IPython console中定义的函数对象hello。
这些概念在多次练习或者处理更大一些的代码实例后会更加清楚。在稍后的阶段中你可能还会返回此教程。
查看定义在console中的对象
Python提供了一个函数，它可以显示console中当前命名空间中所有已知的对象。它就是dir()：当你在console中写入dir()，你将得到一个对象列表。现在忽略所有以下划线开始的。你能看见hello在列表中吗？
注意：
如果你得到了一个定义对象的长列表，那么Spyder可能已经为你做了一些方便的导入。 为了强调这一点，你需要：
按上文介绍的步骤运行dir()。
重启命名空间
按F5键再次执行hello.py
一旦一个对象在当前命名空间中可见（例如本例中的hello），我们可以使用help函数了解这个对象：在console提示区写入help(hello)，你应该可以看到如下的输出：
In : help(hello)
Help on function hello in module __main__:
hello()
Print "Hello World" and return None
Python从哪获取的信息呢？其中一些信息（例如输入的参数个数和变量名称，这里我们没有输入参数）Python可以通过检查对象获得，另外一些信息源自于提供给函数对象hello的文档字符串。文档字符串就是紧挨着def hello():的下一行字符串。
这些字符串很特殊，他们被称为docstring，是documentation strings的缩写。它们通常有好几行，并且被三个单引号（ ’ ’ ’ ）或者三个双引号（“ ” ” ）封装起来。
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Spyder开发环境同样提供了Help窗口，通常默认位于右上角。
当光标在一个对象名字之上，按下CTRL+i（在MAC中按下CMD+i），我们可以获得同使用help(hello)一样的信息。
这在console和Editor中都起作用。
更新对象
简单策略：重新执行整个程序
在Editor窗口，修改函数hello使其输出Good Bye World而不是Hello World。
按F5键执行整个程序，然后检查当前程序的输出：
Good Bye World
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当你按下F5键时发生了什么？其实，Python遍历的整个hello.py文件，创建了一个新的函数对象hello（覆盖了之前的函数对象hello），然后执行了整个函数。
我们看一下细节
我们需要从一个定义清晰的情形开始。为了做到这一点，请你将函数hello()改回输出Hello World的情况，然后按F5键执行整个程序，检查输出应该是Hello World。
在console命令提示区调用hello()函数。你会看到输出Hello World。
现在在editor窗口改变函数使其打印Laters World，然后保存文件，但不要执行程序（不按F5键）。
在console中调用hello()函数。你会看到输出是Hello World，如下：
In : hello()
Hello World
为什么会这样？因为console中的hello函数对象是打印Hello World的旧的函数对象。因此，因此我们在editor中改变hello.py（用Laters World代替了Hello World）文件并不会影响之前在console中创建的对象。
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有两种方法可以更新hello函数的版本：
方法一：按F5键重新执行整个hello.py文件，这一操作会生成一个新的hello函数对象，并覆盖旧的。你会发现，当你按下F5键，在console命令提示区调用hello()，会输出新的文本Laters World。
方法二：选中你改变的区域，在这个例子中是整个hello函数，从def hello():开始到print(“Laters World”)结束，然后选择Run 》 Run selections。
这样就会更新console中的hello对象，而不用重新执行整个hello.py文件：
In : def hello():
...: """Print "Hello World" and return None"""
...: print("Laters world")
...:
如果现在写入hello()，我们会看到更新后的输出：
In : hello()
Laters world
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在console中通过执行部分代码（上述例子中我们升级了函数对象hello）来升级一些对象的能，对于将来开发和调试更复杂的代码非常有用，也会节省在console中创建对象或数据的时间。例如，只修改我们真正想要调试的函数（或者类/对象），我们可以继续使用当前console中定义的数据和其他对象。
Python初学者的第一步
对于Python编程教学和学习，我们推荐使用IPython console而不是Python console，这在科学Python社区被认为是事实上的标准。
转换到IPython console
如果你已经有一个激活的IPython console，那么你可忽略这部分内容，只要用鼠标点击“IPython console”就使它可见了。
在console窗口中（默认位于右下角），在默认情况下用3个大于号最为提示，如》》》。这表示我们使用的是普通的Python console（Spyder新增了一些功能）。
然而我们更喜欢使用交互式的Python console（Interactive Python console），即IPython console。因此，选择Console 》 Open an IPython Console。
你可以看到在console窗口中产生了一个新的命令窗，IPython 的提示区是In :
重置命名空间
命名空间（在任何给定时间内在console中定义的对象集合）在IPython中可以使用%reset命令清除。输入%reset然后按下enter键，用y确认：
In : %reset
Once deleted, variables cannot be recovered. Proceed (y/)? y
In :12345
这就可以了。
我们对它进行更深一层的讨论，倘若你不感兴趣，也可以跳过这部分内容：使用%reset命令之后，在当前会话中只有少部分对象在命名空间中。我们可以使用dir()把他们都列出来：
In : dir()
Out:
[’In’,
’Out’,
’__builtin__’,
’__builtins__’,
’__name__’,
’_dh’,
’_i’,
’_i2’,
’_ih’,
’_ii’,
’_iii’,
’_oh’,
’_sh’,
’exit’,
’get_ipython’,
’help’,
’quit’]12345678910111213141516171819
最后，如果你想在使用reset命令时跳过确认步骤，你可以使用%reset -f命令。
遵守PEP8规则
除了由Pyhton编程语言执行的语法之外，关于源代码的布局还有其他约定，特别是Style Guide for Python source code即大家所熟知的“PEP8”。遵循这一规则，尽可能写出相同风格的代码，这样，对于代码的作者和用户就更容易读和调试。
你需要修改Spyder的设置，如果触犯了PEP8的编码规则，就会自动警告。
参数设置
参数在哪配置
很多Spyder的行为都可以通过配置参数实现。而它们在菜单的位置取决于你是用的操作系统：
在Windows和linux系统，使用Tools 》 Preferences
在Mac OS中，使用Python/spyder 》 Preferences
设置PEP8规则检测警告
Preferences 》 Editor 》 Code Introspection/Analysis，然后勾选Style analysis(PEP8)。
激活sympy模式
通过Preferences 》 IPython console 》 Advanced Settings 》 Use symbolic math激活IPython的sympy模式，这个模式由sympy模块提供。Spyder中的这一模式提供了非常好的渲染过的数学上的输出（LaTeX风格），并汇报它完成了什么。在IPython console启动时自动导入一些sympy对象。
These commands were executed:
》》》 from __future__ import division
》》》 from sympy import *
》》》 x, y, z, t = symbols(’x y z t’)
》》》 k, m, n = symbols(’k m n’, integer=True)
》》》 f, g, h = symbols(’f g h’, cls=Function)123456
我们可以使用变量x，y：
方便的快捷方式
F5执行当前文件。
Tab键自动补全命令、函数名、变量名、Console（Python和IPython）和Editor中的方法名。这个特点也很有用，将来你可能会频繁地使用。现在你就可以尝试一下这一功能。假设你定义了一个变量：
mylongvariablename = 42
假设我们需要写代码计算mylongvariablename + 100，我们只需要输入 my 然后按Tab键。如果这个变量名是唯一的，在光标位置会自动补齐变量名，然后再继续输入 + 100。如果以字母my开头的变量名不是唯一的，按下Tab键之后会列出所有以my开头的变量名以供选择，之后可以使用上下键选择，也可以输入更多的字母匹配。
Ctrl+Enter执行当前cell（在菜单中Run 》 Run Cell）。Cell是以#%%开头的两行之间的代码。
Shift+Enter执行当前cell并将光标移到下一个cell（菜单中选择Run 》 Run cell and advance）。
Cells可实现将大的文件或代码段以小单元执行。
Alt+把当前行向上移一行。如果很多行被选中，它们将被一起移动。 Alt+则是相对应的将某（些）行向下移。
Ctrl+鼠标左键 在一个函数/方法名上使用Ctrl+鼠标左键，打开一个新的editor窗口显示这个函数的定义。
Ctrl + +（Cmd + +在MacOS），将增大Editor窗口的字体，Ctrl + -则相反。在IPython窗口中也适用。
Help或者python console窗口中的字体则通过Preferences 》 Help设置。
Variable Explorer则没办法改变。
Ctrl + s（Cmd + s在MacOS上）保存当前Editor窗的文件。这还会在器的左栏中强制更新各种警告三角形（否则它们默认2到3秒更新一次）。
Ctrl + s（Cmd + s在MacOS上）在IPython console窗将会把当前IPython会话以HTML文件保存，包括任何显示在命令行的参数。这样可以快速记录在会话中完成了什么。
（但是不能将这个HTML 文件再次加载到会话中，如果你需要这样的功能，请查看 IPython Notebook。）
Ctrl + i（Cmd + i在MacOS上），当光标在一个对象上时使用，将在help窗口显示这个对象的文档。
执行设置
这些设置定义当我们选择Run 》 Run或者按了F5键Editor中的代码如何执行的。
默认情况下，当我们第一次执行一个文件时设置会出现。如果我们想改变设置，可以选择Run 》 Configure或者按F6找到它们。
对于console有3种方法可用，我们将讨论其中两种。我们假设在Editor中有如下形式的hello.py程序：
def hello(name):
"""Given an object ’name’, print ’Hello ’ and the object."""
print("Hello {}".format(name))
i = 42
if __name__ == "__main__":
hello(i)12345678
在当前Python或者IPython console中执行
这是一个建议，通常也是一个很好的选择。
存在的对象I（执行代码之后）
选择Run 》 Configure下的Execute in current Python or IPython console这一设置，意味着：
1.当完全执行hello.py，我们可以和执行代码的console交互，并且我们可以很方便的使用IPython console做到这一点。
2．我们可以检查对象，也可以和执行代码创建的对象交互，例如i和hello()。
这种方法对于递增式的编程、测试和调试都非常有用：我们可以在console的命令提示区直接调用hello()函数，而不用执行整个hello.py文件。
存在的对象II（从代码执行前开始）
然而，在当前console中执行Editor中的代码也意味着：
3.其他定义与console会话中的其他（全局）对象对于执行的代码也是可见的。
这些对象的存在很容被遗忘，对于小量级的代码也不是必须的。这些对象可能源自于之前执行的代码，也可能来自console中的交互式工作，又或是源于一些导入（例如from pylab import *，Spyder也可能会自动导入）。
如果无意间依赖于这些对象，控制台命名空间中对象的可见性可能会导致代码出错。
实例如下：我们可以想象：
运行hello.py文件，变量i在console中就是一个全局变量。
hello.py文件，删除i = 42这一行。
再次执行hello.py文件。在这时调用hello(i)依然不会出错，即使现在的hello.py文件中已经没有定义i，因为console中之前已经存在变量i了。
这时，我们保存hello.py文件，本想着可以正确执行。但是，在新的（I）Python console会话中执行代码却导致错误，因为i并没有被定义。
这一问题的出现是因为代码使用了一个代码本身没有创建的对象（这里是i）。这一问题同样会影响模块导入：如果我们在IPython console命令提示区导入了pylab，它对于我们在IPython console会话中执行的代码就是可见的。
为了学习如何确认我们的代码并没有依赖于已经存在的对象，请看“如何双重检查你的代码是独立正确运行的”这部分内容。
在一个独立的Python console中运行
在Run 》 Configure下选择Execute in new dedicated Python console，在每次运行hello.py程序时都会重新开启一个新的Python console。它的主要优点在于，在这一模式下我们可以确定在执行代码时的console中不会有源自于之前调试和执行代码产生的对象。这样，每次执行editor中的代码，python console都是新的。
这一选择很安全，但是灵活性下降，并且不能使用IPython console。
如何双重检查你的代码是独立正确运行的
假设你已经选择 Execute in current Python or IPython console这一选项，你有两种方法可以确认你的代码时独立运行的（例如，代码不依赖于未定义的变量，未导入的模块和命令）。
1.从 Execute in current Python or IPython console换到 Execute in new dedicated Python console这一选项，然后再独立的Python console中运行Editor中的代码。
另一种方法你也可以选择。如果你想继续使用当前的IPython console，你可以
2.使用IPython console的%reset命令，这将会移除所有当前命名空间中的对象（如上述例子中的变量i），然后再执行Editor中的代码。
建议
我给初学者的建议是使用 Execute in current Python or IPython console，然后选择IPython console。
一旦你完成了一段代码，你都可以使用上述的两种方法确认你的代码是否独立运行。
其他需要注意的内容
多文件
如果在Editor中打开了多个文件，窗口顶部文件名对应的标签从左往右是以字母表顺序排列的。
在左侧的标签，有一个图标，当鼠标移到它上面会显示Browse tabs。在很多文件打开时，它可以使你能直接跳转到某一文件。
环境变量
环境变量可以在Python Console窗口中显示。单击Options图标（提示信息就是Options），然后选择Environment variables。
重置个性化设置
所有个性化设置都可以被重置，调用以–reset结尾的命令行。例如：spyder –reset。
Variable Explorer中的对象
在variable explorer中选择变量，鼠标右键，将会给出进一步分析它们的选项。
鼠标双击一个字典对象，将会在一个新的窗口中显示这个字典。
你同样可以显示和数组、列表、数字和字符串。
说明文档的格式
如果你想为你正开发的代码添加说明（我们也推荐您为它编写说明），那就使用被称为reStructuredText的特殊格式。这种格式需要遵守叫做 Numpydoc standard的标准。
你遵照那些指导，就可以在Spyder中编写非常漂亮的说明。
例如，为了在Spyder的Help窗口中得到如下展示的average()函数：
你应该以如下形式说明文字：
def average(a, b):
"""
Given two numbers a and b, return their average value.
Parameters
----------
a : number
A number
b : number
Another number
Returns
-------
res : number
The average of a and b, computed using 0.5*(a + b)
Example
-------
》》》 average(5, 10)
7.5
"""
return (a + b) * 0.5123456789101112131415161718192021222324
需要注意的是，这里使用了Parameters关键字，并且有下划线。a : number这一行告诉我们参数a是一个数。下一行是补充说明，我们可以给出更加详细的解释，这个变量代表什么，它的数据类型应该满足什么条件等等。
对于其他参数和返回值都可按这个形式编写。

python spyder怎么用

现在我就在用哈,界面就是这样子的:

Spyder是Python的IDE,很方便,您下载Anaconda并安装,Anaconda是完全免费的,包换很多Python依赖包.Anaconda带有Spyder3.0.

安装完毕后在开始菜单中启动Anaconda Prompt,在其中输入spyder就可以启动了

或者直接在开始菜单Anaconda里找到Spyder,点开就可以了

Python其实很简单 第十九章 Pandas之Series与DataFrame

19.1安装Anaconda

Anaconda是Python的一个开源发行版本，它预装了丰富的第三方库，而且主要面向科学计算和数据分析，使用起来要比原版的Python更省时省力。

***隐藏网址***

安装Anaconda之后，就会发现在Anaconda目录下同时安装了Jupyter Notebook、Spyder等工具，我们接下来主要使用Spyder进行开发。关于Spyder的使用方法非常简单，大家也可以去网上搜索学习。

虽然Anaconda已经预装了很多常用的包，但有时我们也需要自己安装一些包。可以在开始菜单中选择“Anaconda Anaconda Prompt”命令，在命令行输入conda install （ 代表包名）即可安装，也可以输入pip install 。

19.2数据分析包Pandas

Pandas是Python的一个数据分析包，Anaconda安装时已经附带安装了Pandas包。

Pandas数据结构有三种：Series（一维数组）、DataFrame（二维数组）和Panel（三维数组），其中最常用的是前两种数据结构。

19.2.1 Series

Series（序列）用于存储一行或一列数据，以及与之相关的索引的集合。

语法格式如下：

Series()

例：

from pandas import Series

s=Series()

print(s)

输出结果如下：

1 张三

2 李四

3 王五

dtype: object

上面建立序列时指定了索引，若不指定，则默认的索引值从0开始。如下：

s=Series()

输出结果为:

0 张三

1 李四

2 王五

dtype: object

索引值也可以为字符串。如下：

from pandas import Series

s=Series()

print(s)

输出结果为：

A 张三

B 李四

C 王五

dtype: object

1、访问序列

（1）可以通过索引访问序列，如：

from pandas import Series

s=Series()

print(s)

print(s)

print(s)

运行结果如下：

0 张三

1 李四

2 王五

dtype: object #print(s)输出

张三 #print(s)输出

1 李四

2 王五

dtype: object #print(s)输出

（2）通过值获取索引值

from pandas import Series

s=Series()

print(s.index)

运行结果：

Index(, dtype=’object’)

（3）判断值是否存在

from pandas import Series

s=Series()

f=’李四’ in s.values

print(f)

运行结果：

True

（4）定位获取

from pandas import Series

s=Series()

print(s)

运行结果：

A 张三

C 王五

B 李四

dtype: object

2、修改序列

（1）追加序列，如：

from pandas import Series

s=Series()

s1=Series()

s=s.append(s1)

print(s)

运行结果：

A 张三

B 李四

C 王五

D 孙六

dtype: object

（2）修改序列的值

from pandas import Series

s=Series()

s=’李飞’

print(s)

运行结果：

A 张三

B 李飞

C 王五

D 孙六

dtype: object

不知道索引，仅知道要修改的值，也可通过值查找到索引后，再修改序列的值。如：

s=’李飞’

这样也可以将“李四”修改为“李飞。

（3）修改索引

from pandas import Series

s=Series()

s.index=

print(s)

运行结果：

0 张三

1 李四

2 王五

3 孙六

dtype: object

（4）删除元素

from pandas import Series

s=Series()

s=s.drop(’A’)

print(s)

运行结果：

B 李四

C 王五

D 孙六

dtype: object

（5）重新排序

可以按照索引排序，使用sort_index(ascending=True)方法对index进行排序操作。

from pandas import Series

s=Series()

s=s.sort_index(ascending=False) # ascending=False表示按降序排列

print(s)

运行结果：

D 孙六

C 王五

B 李四

A 张三

dtype: object

（6）重置索引

重置索引可以使用reindex()。如果index列表中的元素多于序列的值，可用fill_value=0这样的语句填充。

s=s.reindex()

如果index列表中的元素多于序列的值，可用fill_value=0这样的语句填充。

s=s.reindex(, fill_value=0)

19.2.2 DataFrame

DataFrame（数据框架）用于存储多行和多列的数据集合。它是Series的容器，类似于Excel中二维表格。

定义一个DataFrame的语法格式如下：

df=DataFrame({列名1 : 序列1，列名2 : 序列2，.......列名n : 序列n}, index=序列 )

例如，有如下二维表：

姓名

性别

年龄

张三

男

18

李四

女

19

王五

男

17

保存到DataFrame中可以用如下方法：

from pandas import Series

from pandas import DataFrame

name=Series()

sex=Series()

age=Series()

df=DataFrame({’姓名’:name,’性别’:sex,’年龄’:age})

print(df)

运行结果：

姓名 性别 年龄

0 张三 男 18

1 李四 女 19

2 王五 男 17

从上例可以看出，虽然我们省缺了索引，但系统自动添加了从0开始的索引值。

19.3 DataFrame的基本操作

1、访问方式

（1）获取行

print(df) # 获取第1行的值

输出结果：

姓名 性别 年龄

1 李四 女 19

print(df) #获取第1行到第2行的值

输出结果：

姓名 性别 年龄

1 李四 女 19

2 王五 男 17

（2）获取列

print(df) #获取“姓名”列的值

输出结果：

0 张三

1 李四

2 王五

Name: 姓名, dtype: object

另一种方法：

print(df) #先按照索引号获取列名，再按照列名读取

输出结果和上面的方法完全一致。

还有一种情况，是获取唯一值，即将列内的重复值中多余的删除，仅留下互不相同的值。所用的到方法是unique()。

sex1=Series(df.unique())

print(sex1)

输出结果：

0 男

1 女

dtype: object

（3）获取指定位置的值

print(df.at

输出结果：

李四

（4）获取块的值

print(df.iloc

输出结果：

性别 年龄

0 男 18

1 女 19

print(df.iloc) #获取“性别”列的值

运行结果：

性别

0 男

1 女

2 男

2、修改、删除、增加行和列

（1）修改列名

print(df.columns)

df.columns=

print(df.columns)

输出结果：

Index(, dtype=’object’)

Index(, dtype=’object’)

可见，列名已经由“姓名、性别、年龄”修改为“age、sex、age”了。但这种修改必须把全部列名都一一列举，不能有遗漏，否则就会出错。如：

df.columns=

此时会报错：ValueError: Length mismatch: Expected axis has 3 elements, new values have 2 elements。

（2）修改行索引

df.index=

（3）删除行

df.drop(1,axis=0) # axis=0表示行轴，也可以省略

（4）删除列

df.drop(‘性别’,axis=1) # axis=0表示列轴

也可以使用另一种方法：

del df

（5）增加列

df

print(df)

运行结果：

姓名 性别 年龄 电话

0 张三 男 18 1111111

1 李四 女 19 2222222

2 王五 男 17 3333333

（6）增加行

df.loc

（7）追加

from pandas import Series

from pandas import DataFrame

name=Series()

sex=Series()

age=Series()

df=DataFrame({’姓名’:name,’性别’:sex,’年龄’:age}) # 建立DataFrame，变量名为df

name1=Series()

sex1=Series()

age1=Series()

df1=DataFrame({’姓名’:name1,’性别’:sex1,’年龄’:age1})

# 建立DataFrame，变量名为df1

df=df.append(df1,ignore_index=True)

# 将对df1追加到df后面，参数ignore_index=True表示重新索引

print(df)

运行结果：

姓名 性别 年龄

0 张三 男 18

1 李四 女 19

2 王五 男 17

3 孙六 男 19

4 候七 女 17

mac上Spyder Python如何打开

如果要使用Python2来运行此文件，因为OSX自带Python2，所以直接输入python"python"文件夹的绝对路径/文件名.py回车即可。如果要使用Python3来运行此文件，则需要去Python官网下载最新版的Python3安装包，然后在Mac上安装后再打开终端，并输入python3"python"文件夹的绝对路径/文件名.py回车。可以通过直接将.py文件拖入终端的方式来获取该文件的绝对路径。