首先导入必要的包

import numpy as npimport pandas as pd

1，拉取数据

eg:l_sql = "select * from item_t"

df = pd.read_sql(l_sql,conn,index_col=None)       #其中conn为数据库连接，index_col=None表示不从数据中产生index

2，重命名DataFrame的列名

df.rename(index=str,columns={‘MST01‘:‘Item‘,‘DAT‘:‘Date‘,‘MST08‘:‘Qty‘,‘BSUPPLY‘:‘Type‘},inplace=True)   #重命名df的指定列

3，选择DataFrame的数据

选择数据：df1=df.loc[df[‘Name‘]==‘Jack‘,:]   loc按照行号和列名进行选择数据，例子中表示选择Name为Jack的所有列

更新数据：df.loc[df[‘Name‘]==‘Jack‘,[‘YuWen‘]] = 70  表示更新Name为Jack，列名为‘YuWen’的数值为70

至于删除数据，直接可以选择出来，重新赋值一个DataFrame就可以了

4，重新定义index

df = df.reset_index() #可以重新定义index，并且把原先的index作为DataFrame的一列

5，数据的串联（SQL左右连接）

df6 = pd.merge(df4,df5,how=‘left‘,on=‘Item‘)

6，数据的拼接合并，如两份数据有相同的列名，需要合并，可以使用下面的命令

df1.append(df2)

原文地址：https://www.cnblogs.com/smarttony/p/11151970.html