鲁达 为帮助学习pandas，特意从和鲸社区中提炼出120道经典数据处理常见操作例题，从基础入门到进阶来更快速、更专业的角度理解pandas。主要包括：
- Pandas基础
- Pandas进阶
- 金融数据处理
- NumPy科学计算
- 一些补充
（）
正文：
将字典创建为DataFrame
data_dict={ "City":["北京","上海","郑州","hangzhou",np.nan,"tianjin","武汉","上海"], "Air_quality":[80,88,np.nan,85,85,85,87,87] } data = (data_dict) data 需求分析：
1.提取Air_quality列最大值所在的行；
2.提取Air_quality列最小值所在的行。
代码实现：
1.提取Air_quality列最大值所在的行；
- 利用max()函数，得到air_quality列的最大值
data['Air_quality'].max()- 然后将其==此列得到所在行
data[data['Air_quality']==data['Air_quality'].max()] 2.提取Air_quality列最小值所在的行。
- 利用min()函数，得到air_quality列的最小值
data['Air_quality'].min() - 然后将其==此列得到所在行
data[data['Air_quality']==data['Air_quality'].min()] 总结：
本案例
1.提取Air_quality列最大值所在的行；
2.提取Air_quality列最小值所在的行。
第一步是利用max()、min()函数，得到最大值、最小值，然后将其赋值求得所在行；