Python中常用的數據處理工具之一是pandas庫。在pandas中，最基本的數據結構是數據框（DataFrame）。數據框由多行和多列的數據組成，類似于Excel中的一個表格。

對于數據框的操作，我們通常需要對其進行修改以滿足我們需要的分析要求。下面介紹幾種數據框修改的基本方法。

#創建一個數據框
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'Name':['Alex','Bob','Cat','Dog','Emma'],
'Age':[20,28,35,45,52],
'Gender':['M','M','F','M','F'],
'Salary':[5000,8000,10000,15000,20000]
})
#查看數據框原始數據
print(df)

1. 添加新列

#添加新列
df['Position'] = ['Manager','Staff','Manager','Manager','CEO']
#查看添加新列后的數據框
print(df)

2. 刪除列

#刪除列
df = df.drop(columns=['Salary'])
#查看刪除列后的數據框
print(df)

3. 修改列

#修改列
df.loc[2, 'Age'] = 36
#查看修改列后的數據框
print(df)

4. 添加新行

#添加新行
newdata = pd.DataFrame({
'Name':'Frank',
'Age':25,
'Gender':'M',
'Position':'Staff'
}, index=[5])
df = pd.concat([df,newdata])
#查看添加新行后的數據框
print(df)

5. 刪除行

#刪除行
df = df.drop(index=[1,3])
#查看刪除行后的數據框
print(df)

通過以上幾種方法，我們可以在Python中靈活地修改數據框以滿足我們的分析需求。