第第2章章 索引索引
第第2章章 索引索引
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID')
df.head()
School Class Gender Address Height Weight Math Physics
ID
1101 S_1 C_1 M street_1 173 63 34.0 A+
1102 S_1 C_1 F street_2 192 73 32.5 B+
1103 S_1 C_1 M street_2 186 82 87.2 B+
1104 S_1 C_1 F street_2 167 81 80.4 B-
1105 S_1 C_1 F street_4 159 64 84.8 B+
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID')
df.head()
School Class Gender Address Height Weight Math Physics
ID
1101 S_1 C_1 M street_1 173 63 34.0 A+
1102 S_1 C_1 F street_2 192 73 32.5 B+
1103 S_1 C_1 M street_2 186 82 87.2 B+
1104 S_1 C_1 F street_2 167 81 80.4 B-
1105 S_1 C_1 F street_4 159 64 84.8 B+
df.describe()
Height Weight Math
count 35.000000 35.000000 35.000000
mean 174.142857 74.657143 61.351429
std 13.541098 12.895377 19.915164
min 155.000000 53.000000 31.500000
25% 161.000000 63.000000 47.400000
50% 173.000000 74.000000 61.700000
75% 187.500000 82.000000 77.100000
max 195.000000 100.000000 97.000000
一、单级索引一、单级索引
1. loc方法、方法、iloc方法、方法、[]操作符操作符
最常用的索引方法可能就是这三类，其中最常用的索引方法可能就是这三类，其中iloc表示位置索引，表示位置索引，loc表示标签索引，表示标签索引，[]也具有很大的便利性，各有特点也具有很大的便利性，各有特点
（（a））loc方法（注意：所有在方法（注意：所有在loc中使用的切片全部包含右端点！）中使用的切片全部包含右端点！）
① 单行索引：单行索引：
（注意：所有在（注意：所有在loc中使用的切片全部包含右端点！这是因为如果作为中使用的切片全部包含右端点！这是因为如果作为Pandas的使用者，那么肯定不太关心最后一个标签再往的使用者，那么肯定不太关心最后一个标签再往
后一位是什么，但是如果是左闭右开，那么就很麻烦，先要知道再后面一列的名字是什么，非常不方便，因此后一位是什么，但是如果是左闭右开，那么就很麻烦，先要知道再后面一列的名字是什么，非常不方便，因此Pandas中将中将loc
设计为左右全闭）设计为左右全闭）
df.loc[1103]
School S_1
Class C_1
Gender M
Address street_2
Height 186
Weight 82
Math 87.2
Physics B+
Name: 1103, dtype: object
df.loc[1101]
School S_1
Class C_1
Gender M
剩余31页未读，继续阅读
资源评论
