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。


剩余10页未读,继续阅读






















- 粉丝: 4
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助


最新资源
- 电子科技大学2021年9月《多媒体通信》作业考核试题及答案参考15.docx
- 小型软件外包企业运作模式探索的开题报告.docx
- Excel选择题100道.doc
- 电子商务环境下企业如何低成本低风险高效益开展网络营销?.doc
- 在智能制造挑战赛中提高学生编程能力的教改探讨.docx
- 毕业设计PLC及变频调速器的多电机控制系统.doc
- 大数据在教育领域的应用幻灯片课件.ppt
- 东北大学2021年9月《热工仪表及自动化》作业考核试题及答案参考10.docx
- C语言课程设计-销售管理系统-报告-代码.doc
- MATLAB使用详解信号处理工具箱.pptx
- P6项目管理软件在国外EPC总包项目中的应用.docx
- 如何做好商城类网站的口碑营销.docx
- 使用python开发前端 PPT.ppt
- UnixLinux核心编程精简.ppt
- 会计软件编辑版教学幻灯片.ppt
- 程序设计语言编译原理考试重点(1).doc



评论0