近日，湖人队的传奇人物，同时也是克莱-汤普森的父亲迈克尔-汤普森，在《Run It Back》节目中分享了关于他儿子克莱在去年休赛期选择加入独行侠而非湖人队的背后原因。

他深情地描述道：“克莱能够将自己的船停泊在美丽的玛丽安德尔湾，他的家离赫莫萨海滩的训练场地仅有五到十分钟的车程。对克莱来说，这样的环境无疑是他决定在洛杉矶结束职业生涯的完美条件。” 他说，克莱的家人都在洛杉矶，他的侄子侄女们也在这里成长。能够在这里看着他们慢慢长大，并有机会到现场观看比赛，对于克莱而言，是再理想不过的选择了。

然而迈克尔透露，“我曾经听说他在电话里向我表达了倾向选择湖人的意向，但是之后我却得知他在和卢卡（东契奇）以及欧文进行深入交流。作为欧文的朋友，他可能受到了他们的极大影响。尽管最终，克莱做出了决定加入达拉斯独行侠的决定。”

但迈克尔仍坚持认为，“我始终觉得洛杉矶对他来说是一个完美的选择。虽然我相信克莱在达拉斯也能得到出色的表现和发展，但我依然相信他在洛杉矶能够拥有一切完美的条件。” 这段对话展现出了迈克尔对于儿子的理解和深深的关心。同时也让人们更进一步了解了克莱为何做出如此选择的原因。# Pandas基础篇 - 操作DataFrame

Pandas 是 Python 中一个非常流行的数据处理库，其中的 `DataFrame` 是其核心数据结构之一。在本篇中，我们将探讨如何使用 Pandas 进行 DataFrame 的基本操作。

### 1. 导入库和数据集

首先确保你已安装 Pandas 库，如果没有，可以通过以下命令进行安装：

```bash

pip install pandas

```

然后导入必要的库并加载一个数据集（如 `titanic_df`）到 `DataFrame` 对象中：

```python

import pandas as pd

# 加载内置数据集或外部数据文件

titanic_df = pd.read_csv('titanic_data.csv') # 假设你有一个CSV文件作为数据源

```

### 2. 查看数据集信息

使用 `info()` 方法可以查看 DataFrame 的基本信息，如列数、非空值数等：

```python

titanic_df.info() # 查看DataFrame的基本信息

```

使用 `head()` 方法查看前几行数据：

```python

titanic_df.head() # 查看前5行数据（默认）或指定行数如titanic_df.head(10)查看前10行

```

使用 `describe()` 方法查看数值型列的统计信息：

```python

titanic_df.describe() # 仅对数值型列进行统计描述

```

### 3. 数据选择与切片

选择列：通过列名来选择特定的列。

```python

column_name = titanic_df['列名'] # 选择一列数据

```

切片操作：通过行标签来选择行。

```python

sliced_data = titanic_df[10:20] # 选择第10行到第20行的数据（不包括第20行）

```

使用布尔索引来筛选数据：基于列的特定条件筛选数据。

```python

filtered_data = titanic_df[titanic_df['列名'] > 条件值] # 基于特定条件筛选数据

```

### 4. 数据处理与修改

修改值：直接通过索引和列名来修改特定单元格的值。

```python

titanic_df.at[行索引, 列名] = 新值 # 修改指定位置的值（单个值）或用.loc[]和.iloc[]批量修改值。

```

添加列：使用 `assign()` 方法或直接赋值来添加新列。

```python

new_column = titanic_df.assign(新列名=新列) # 使用assign方法添加新列（较简洁的方式）

# 或者直接在DataFrame上创建新列: titanic_df['新列名'] = 表达式或计算结果...

```

删除列：使用 `drop` 方法删除列。

```python

titanic_df.drop(columns=['要删除的列名'], inplace=True) # 删除指定列（inplace=True表示直接修改原DataFrame）

```

合并与连接：使用 `merge` 或 `concat` 方法合并多个 DataFrame。例如：`pd.merge(df1, df2, on='key', how='inner')` 根据 key 进行内连接操作。如果多个 DataFrame在行数和结构