這是 python中dataframe常見操作：取行、列、切片、統計特徵值的延續
這篇博客中涉及的內容主要是：根據dataframe中的值進行篩選賦值；修改索引；查看datafram的信息，刪除某一列，判斷是否含有缺失值，以及缺失值所在行的刪除。
//先生成一個樣例數據-本文所演示代碼均基於python3.6，在jupyter中所敲寫
import numpy as np
import pandas as pd
data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = list("ABCD"),columns=list('wxyz'))
data結果爲：
//將w這一列小於5的賦值爲0，大於5的賦值爲1.
data.loc[data['w']<5,['w']]=0
data.loc[data['w']>5,['w']]=1
data結果爲：
//將列名修改爲x1,x2,x3,x4
data.columns = ['x1','x2','x3','x4']
data結果爲：
//刪除x3這一列
data.drop(['x3'], axis=1, inplace=True)
data結果爲：
//將其中一個數據設置爲缺失值NAN
data.loc['A','x2'] = NAN
data結果爲:
//查看dataframe的信息
data.info()結果爲:
從中可以看到數據有4行，3列，x2這一列有缺失值。
//查看dataframe是否有缺失的另一種方法
data.isnull().any() #判斷是否有缺失結果爲：
//刪除dataframe中有缺失值的數據行
data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True)
data結果爲：
