Pandas Tutorials – DataFrame数据选择

pandas中索引的使用

定义一个pandas的DataFrame对像

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({‘A’:[1,2,3],’B’:[4,5,6],’C’:[7,8,9]},index=[“a”,”b”,”c”])
data

A   B   C

a 1 4 7
b 2 5 8
c 3 6 9123456789

.loc 的使用

.loc[],中括号里面是先行后列,以逗号分割,行和列分别是行标签和列标签,比如我要得到数字5,那么就就是:

data.loc[“b”,”B”]1

因为行标签为b,列标签为B,同理,那么4就是data[“a”,”B”]
上面只是选择某一个值,那么如果我要选择一个区域呢,比如我要选择5,8,6,9,那么可以这样做:

data.loc[‘b’:’c’,’B’:’C’]1

因为选择的区域,左上角的值是5,右下角的值是9,那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间,也就是对应5的行标签到9的行标签,5的列标签到9的列标签,行列标签之间用逗号隔开,行标签与行标签之间,列标签与列标签之间用冒号隔开,记住,.loc是用行列标签来进行选择数据的。那么,我们会想,那我们只知道要第几行,第几列的数据呢,这该怎么办,刚好,.iloc就是干这个事的

.iloc

.iloc[]与loc一样,中括号里面也是先行后列,行列标签用逗号分割,与loc不同的之处是,.iloc 是根据行数与列数来索引的,比如上面提到的得到数字5,那么用iloc来表示就是data.iloc[1,1],因为5是第2行第2列,注意索引从0开始的,同理4就是data.iloc[0,1],同样如果我们需要选择一个区域,比如我要选择5,8,6,9,那么用,iloc来选择就是

data.iloc[1:3,1:3]1

因为5在第二行第二列,9在第三行第三列,注意此处区间前闭后开,所以是1:3,与loc不同的是loc前闭后闭,以及loc是根据行列标签,而.iloc是根据行数与列数

.ix

.ix我发现,上面两种用法他都可以,它既可以根据行列标签又可以根据行列数,比如拿到5

data.ix[1,1]
data.ix[“b”,”B”]12

上面两种做法都可以的,同理选择一个区域

data.ix[1:3,1:3]
data.ix[‘b’:’c’,’B’:’C’]
123

以上两种方法都是取到5,6,7,8


作者:ML_BOY
来源:CSDN
原文:https://blog.csdn.net/qq1483661204/article/details/77587881?utm_source=copy
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