pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

主要介绍了pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]，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 Pandas是Python中用于数据分析的重要库，它提供了一系列高效的数据操作工具。在处理DataFrame对象时，数据选取是非常关键的功能。本文将详细介绍DataFrame中用于数据选取的六种方法：`df[]`、`df.loc[]`、`df.iloc[]`、`df.ix[]`、`df.at[]`和`df.iat[]`。 1. **行（列）选取：df[]** `df[]` 用于单一维度上的数据选取，即选取行或列。DataFrame的行由索引(index)标识，可以是默认的整数索引或自定义的标签索引。列则通过列名(column names)访问。 - **整数索引切片**：例如，`df[0:1]`选择第一行，`df[0:2]`选择前两行。整数索引切片遵循Python的切片规则，即起始值包含，结束值不包含。 - **标签索引切片**：如 `df[:'a']` 选择所有标签小于等于'a'的行，`df['a':'b']` 选择标签从'a'到'b'（包含）的行。标签索引切片是前闭后闭的。 - **布尔数组选取**：通过一个与DataFrame行数相同的布尔数组，可以选取满足条件的行，例如 `df[[True, True, True, False, ...]]`。 2. **区域选取：df.loc[], df.iloc[], df.ix[]** - **df.loc[]**：基于标签的选取，可以同时选取行和列。例如，`df.loc['a', 'age']` 选择行'a'的'age'列。`df.loc[['a', 'b'], ['age', 'gender']]` 选择行'a'和'b'，以及'age'和'gender'列。`df.loc[:, 'age']` 选择所有行的'age'列。 - **df.iloc[]**：基于整数的选取，同样可以同时选取行和列。例如，`df.iloc[0, 1]` 选择第一行第二列的元素，`df.iloc[0:2, 1:3]` 选择前两行，第二和第三列。 - **df.ix[]**：混合使用标签和整数的选取，已弃用，推荐使用其他两个方法。它试图解析输入的参数为标签或整数，但可能会引起混淆，因此在新版Pandas中不再推荐。 3. **单元格选取：df.at[], df.iat[]** - **df.at[]**：精确选取单个单元格，根据行标签和列标签。例如，`df.at['a', 'age']` 直接获取行'a'的'age'值。 - **df.iat[]**：精确选取单个单元格，根据行索引和列索引（整数）。例如，`df.iat[0, 1]` 获取第一行第二列的值。 这些方法在处理DataFrame时提供了极大的灵活性。理解它们之间的差异和使用场景是提高数据分析效率的关键。例如，`df[]` 和 `df.loc[]` 适合按条件选取，而 `df.iloc[]` 和 `df.iat[]` 更适用于精确位置的选取。在实际操作中，应结合具体需求和数据特性选择合适的方法。通过练习和实践，可以更熟练地运用这些函数，从而更好地处理和分析数据。