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實例如下所示：

# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import *
from numpy import *

data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = list("ABCD"),columns=list('wxyz'))
print data
print data[0:2] #取前兩行數據
print'+++++++++++++'

print len(data )  #求出一共多少行
print data.columns.size #求出一共多少列
print'+++++++++++++'

print data.columns #列索引名稱
print data.index #行索引名稱
print'+++++++++++++'

print data.ix[1]  #取第2行數據
print data.iloc[1]  #取第2行數據
print'+++++++++++++'

print data['x'] #取列索引為x的一列數據
print data.loc['A'] #取第行索引為”A“的一行數據，
print'+++++++++++++'

print data.loc[:,['x','z'] ]  #表示選取所有的行以及columns為a,b的列；
print data.loc[['A','B'],['x','z']] #表示選取'A'和'B'這兩行以及columns為x,z的列的并集；
print'+++++++++++++'

print data.iloc[1:3,1:3]  #數據切片操作，切連續的數據塊
print data.iloc[[0,2],[1,2]]  #即可以自由選取行位置，和列位置對應的數據，切零散的數據塊
print'+++++++++++++'

print data[data>2] #表示選取數據集中大于0的數據
print data[data.x>5] #表示選取數據集中x這一列大于5的所有的行

print'+++++++++++++'
a1=data.copy()
print a1[a1['y'].isin(['6','10'])] #表顯示滿足條件：列y中的值包含'6','8'的所有行。

print data.mean()  #默認對每一列的數據求平均值；若加上參數a.mean(1)則對每一行求平均值；
print data['x'].value_counts() #統計某一列x中各個值出現的次數：

print data.describe() #對每一列數據進行統計，包括計數，均值，std，各個分位數等。

data.to_excel(r'E:\pypractice\Yun\doc\2.xls',sheet_name='Sheet1') #數據輸出至Excel

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