pandas dataframe中的数据选择2

import pandas as pd
import numpy as np

使用.loc 选择数据

df=pd.read_csv('data/sample_data.csv',index_col=0)
df

image.png

类似切片范围选择

1. 行范围选择

df.loc['Jane':'Dean']

image.png

df.loc[:'Christina']

image.png

df.loc[:'Christina':2]

image.png

df.loc['Dean':]

image.png

2. 使用.loc选择行，列数据
   .loc[rowindexes,columnindexes] 其中rowindexes为行索引名称数组，columnindexes为列名称数组列表，如果单行，单列可以省略[]方括号

• 选择两行['Niko','Dean']，一列'age'

df.loc[['Niko','Dean'],'age']

Niko     2
Dean    32
Name: age, dtype: int64

• 选择一行一列即单元格Niko，age 对应的数据

df.loc['Niko','age']

2

• 选择多行多列

df.loc[['Niko','Dean'],['food','color']]

image.png

• 选择所有行，两列

df.loc[:,['food','color']]

image.png

• 行步长为2即各行选择，2列

df.loc[::2,['food','color']]

image.png

• 行步长为2，列步长为2

df.loc[::2,::2]

image.png

• 选择两行，所有列

df.loc[['Niko','Dean'],:]

image.png

• 选择两行，列从开头到age

df.loc[['Niko','Dean'],:'age']

image.png

• 选择2行，列步长为2

df.loc[['Niko','Dean'],::2]

image.png

rows=['Jane','Niko','Dean']
cols=['state','age','height']
df.loc[rows,cols]

image.png

.loc 总结

• 只能使用index名（行列） 选择数据
• 能选择行列数据
• 即可以单个索引名称，也可多个，也可切片
• .loc[rowindexnames ,columnindexnames] rowindexnames 行索引名称列表，columnindexnames 列索引名称列表