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pandas DataFrame 数据选取,修改,切片的实现
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2020-09-17
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主要介绍了pandas DataFrame 数据选取,修改,切片的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
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pandas DataFrame 数据选取,修改,切片的实现数据选取,修改,切片的实现
主要介绍了pandas DataFrame 数据选取,修改,切片的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学
习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
在刚开始使用pandas DataFrame的时候,对于数据的选取,修改和切片经常困惑,这里总结了一些常用的操作。
pandas主要提供了三种属性用来选取行/列数据:
属性名属性名 属性属性
ix 根据整数索引或者行标签选取数据
iloc 根据位置的整数索引选取数据
loc 根据行标签选取数据
先初始化一个DateFrame做例子
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['name','gender','age'])
df是这样的
In [35]: df
Out[35]:
name gender age
0 Snow M 22
1 Tyrion M 32
2 Sansa F 18
3 Arya F 14
如果每列都有column name,比如这里是:
In [42]: df.columns
Out[42]: Index(['name', 'gender', 'age'], dtype='object')
1. df['column_name'] ,df[row_start_index, row_end_index] 选取指定整列数据
df['name']
df['gender']
df[['name','gender']] #选取多列,多列名字要放在list里
df[0:] #第0行及之后的行,相当于df的全部数据,注意冒号是必须的
df[:2] #第2行之前的数据(不含第2行)
df[0:1] #第0行
df[1:3] #第1行到第2行(不含第3行)
df[-1:] #最后一行
df[-3:-1] #倒数第3行到倒数第1行(不包含最后1行即倒数第1行,这里有点烦躁,因为从前数时从第0行开始,从后数就是-1行开始,毕竟没有-0)
2. loc,在知道列名字的情况下,df.loc[index,column] 选取指定行,列的数据
loc也提供了五种参数形式
input example(摘自官方文档)(摘自官方文档) output
行标签 df.loc[‘viper'] 选取viper那一行
行标签数组 df.loc[[‘viper', ‘sidewinder']] 选取行标签为viper、sidewinder
行标签切片 df.loc[‘cobra':‘viper', ‘max_speed'] 选取从cobra到viper行的max_speed列
布尔值数组 df.loc[[False, False, True]] —
函数
df.loc[df[‘shield'] > 6,
[‘max_speed']]
选取shield列大于6的那一行的max_speed数据
注意 df.loc[df[‘one']>10]这样的写法是可以正常选出one列大于10的数据
# df.loc[index, column_name],选取指定行和列的数据
df.loc[0,'name'] # 'Snow'
df.loc[0:2, ['name','age']] #选取第0行到第2行,name列和age列的数据, 注意这里的行选取是包含下标的。
df.loc[[2,3],['name','age']] #选取指定的第2行和第3行,name和age列的数据
df.loc[df['gender']=='M','name'] #选取gender列是M,name列的数据
df.loc[df['gender']=='M',['name','age']] #选取gender列是M,name和age列的数据
3. iloc,在column name特别长或者index是时间序列等各种不方便输入的情况下,可以用iloc (i = index), iloc完全用数字来定
位 iloc[row_index, column_index]
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