DataFrame除了上篇文章介紹還有很多好用的方式，今天將繼續學習更多DataFrame應用方式．

DataFrame讀取資料庫

DataFrame也能讀取其他資料來源，下面示範如何使用：

import pandas as pd
import pymysql

db = pymysql.connect(host='localhost', port=3306, user='root', passwd='root', db='30days', charset='utf8')
sql = "SELECT * FROM PttSoftJob"
data = pd.read_sql(sql,db)
db.close()
print(data)

#輸出：
   SoftJobId         ...         SoftJobTCreatedDate
0           1         ...         2018-11-04 22:55:30
1           2         ...         2018-11-04 22:55:30
2           3         ...         2018-11-04 22:55:30
3           4         ...         2018-11-04 22:55:30
4           5         ...         2018-11-04 22:55:30
5           6         ...         2018-11-04 22:55:30
6           7         ...         2018-11-04 22:55:30
7           8         ...         2018-11-04 22:55:30
8           9         ...         2018-11-04 22:55:30
9          10         ...         2018-11-04 22:55:30
10         11         ...         2018-11-04 22:55:30
11         12         ...         2018-11-04 22:55:30
[12 rows x 5 columns]

print(type(data))
#輸出：
pandas.core.frame.DataFrame

由於資料表較長spyder僅顯示三欄，不過所有資料皆已經存入DataFrame內就能透過pandas進行資料分析了．

排序

針對資料進行排序是很常做的事，DataFrame可以透過索引與值進行排序：

範例DataFrame

台北市長候選人
   號次   姓名  年齡   黨派
0   1  吳蕚洋  58    無
1   2  丁守中  64  國民黨
2   3  姚文智  53  民進黨
3   4  柯文哲  59    無
4   5  李錫錕  71    無
5   3  姚文智  53  民進黨
6   3  姚文智  53  冒險家

• 索引排序：sort_index()
  官方文件

print(台北市長候選人.sort_index())

#輸出：
   號次   姓名  年齡   黨派
0   1  吳蕚洋  58    無
1   2  丁守中  64  國民黨
2   3  姚文智  53  民進黨
3   4  柯文哲  59    無
4   5  李錫錕  71    無
5   3  姚文智  53  民進黨
6   3  姚文智  53  冒險家

#倒敘
print(台北市長候選人.sort_index(ascending=False))

#輸出：
   號次   姓名  年齡   黨派
6   3  姚文智  53  冒險家
5   3  姚文智  53  民進黨
4   5  李錫錕  71    無
3   4  柯文哲  59    無
2   3  姚文智  53  民進黨
1   2  丁守中  64  國民黨
0   1  吳蕚洋  58    無

• 值排序：sort_values()
  官方文件

print(台北市長候選人.sort_values(by = "年齡"))

#輸出：
   號次   姓名  年齡   黨派
2   3  姚文智  53  民進黨
5   3  姚文智  53  民進黨
6   3  姚文智  53  冒險家
0   1  吳蕚洋  58    無
3   4  柯文哲  59    無
1   2  丁守中  64  國民黨
4   5  李錫錕  71    無

#倒敘
print(台北市長候選人.sort_values(by = "年齡"), ascending=False)

#輸出：
   號次   姓名  年齡   黨派
4   5  李錫錕  71    無
1   2  丁守中  64  國民黨
3   4  柯文哲  59    無
0   1  吳蕚洋  58    無
2   3  姚文智  53  民進黨
5   3  姚文智  53  民進黨
6   3  姚文智  53  冒險家

刪除

若要刪除DataFrame內資料可使用drop()函數來選擇刪除列或欄，如下：
官方文件

範例

台北市長候選人
   號次   姓名  年齡   黨派
0   1  吳蕚洋  58    無
1   2  丁守中  64  國民黨
2   3  姚文智  53  民進黨
3   4  柯文哲  59    無
4   5  李錫錕  71    無
5   3  姚文智  53  民進黨
6   3  姚文智  53  冒險家

• 刪除欄

print(台北市長候選人.drop(['黨派'], axis = 1))

#輸出：
   號次   姓名  年齡
0   1  吳蕚洋  58
1   2  丁守中  64
2   3  姚文智  53
3   4  柯文哲  59
4   5  李錫錕  71
5   3  姚文智  53
6   3  姚文智  53

• 刪除列

print(台北市長候選人.drop(6, axis = 0))

#輸出：
   號次   姓名  年齡   黨派
0   1  吳蕚洋  58    無
1   2  丁守中  64  國民黨
2   3  姚文智  53  民進黨
3   4  柯文哲  59    無
4   5  李錫錕  71    無
5   3  姚文智  53  民進黨

以上，就是目前所學到的DataFrame的應用方式，剩餘更多的功能就等使用到再去學習吧！

參考資料：https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10185922
參考資料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30029845

文章內容如果有錯誤歡迎留言告知，可以幫忙糾正錯誤的觀念，感謝！