😊 Python中Pandas库：玩转DataFrame的行与列作 📊

在数据分析的世界里，Pandas是一个不可或缺的工具箱，而它的核心——`DataFrame`更是数据处理的明星选手。今天就带大家快速上手如何优雅地操作`DataFrame`的行与列！✨

首先，让我们来聊聊如何添加或删除列。想给你的表格增加一列？简单！用赋值语句即可完成，比如`df['新列'] = 值列表`。如果需要删除某列，直接用`del df['列名']`或者`df.drop('列名', axis=1)`就能搞定。💡

接下来是行的操作。想要新增一行？试试`df.loc[new_index] = 新值列表`。若要删除行，同样有多种方式，例如`df.drop(行索引, axis=0)`，轻松实现精准操作。💪

此外，别忘了筛选功能！通过条件表达式如`df[df['列名'] > 100]`，可以快速定位符合条件的数据块。灵活运用这些技巧，你会发现处理数据就像搭积木一样有趣！🎉

掌握了这些基础技能后，你就可以更高效地进行数据分析啦！🚀