Pandas学习 | 选择数据

作者: 水土七口刀 | 来源:发表于2020-10-10 15:14 被阅读0次

_文{}_\equiv{}_{\nabla \Delta \nabla \Delta \nabla \Delta} {}^{皮}{}_{实}{}^{乐}{}_{观} {}^思_考 {}^有{}_{人^{生}}{}^{才_{有}}{}_{精^{彩}}
{}^{\star\star}{}^\equiv{}^{水土七口刀} {}_{生}{}^{活}{}_{阅}{}^{读} {}^运_动 {}_有{}^{兴_{趣}}{}_{才^{有}}{}^{人_{生}}


选择单列(A为标签名)

  • df.A
  • df['A']

用 [] 切片行

  • df[0:3]
  • df['index_1':'index_n']

用标签选择

  • 用标签提取一行数据:df.loc['index_n']
  • 用标签选择多列数据:df.loc[:, ['label_1', 'label_2', 'label_3',……,'label_n']]
  • 用标签切片:df.loc['index_1':'index_n', ['label_1', 'label_n']]
  • 返回行降维数据: df.loc['index_n', ['label_1', 'label_n']]
  • 提取某个数据: df.loc['index_n', 'label_n']
  • 快速返回某个值: df.at[‘index_n’, 'label_n']

按位置选择

  • 用整数选择位置:df.iloc[3]
  • 用整数切片: df.iloc[3:5, 0:2]
  • 用整数列表按位置切片: df.iloc[[1, 2, 4], [0, 2]]
  • 显式整行切片:df.iloc[1:3, :]
  • 显式整列切片:df.iloc[:, 1:3]
  • 显式提取值:df.iloc[1, 1]
  • 快速访问标量,与上述方法等效:df.iat[1, 1]

布尔索引选择

  • 用单列的值选择数据:df[df.A > 0]
  • 选择 DataFrame 里满足条件的值:df[df > 0]
  • 用 isin()筛选:df2[df2['E'].isin(['two', 'four'])]

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