數據初始化

import pandas as pd
import numpy as np
a=np.array([['北京','北方','一線','非沿海'],['杭州','南方','二線','非沿海'],['深圳','南方','一線','沿海'],['煙臺','北方','三線','沿海']])
df=pd.DataFrame(a,index=['一','二','三','四'],columns=['城市','地理','級別','是否沿海'])

城市 地理 級別 是否沿海
一 北京 北方 一線 非沿海
二 杭州 南方 二線 非沿海
三 深圳 南方 一線 沿海
四 煙臺 北方 三線 沿海

選擇某一行

通過loc選擇某一行

loc標簽是軸標簽，也就是我們的索引名，使用也非常簡單

df.loc['二']

城市       杭州
地理       南方
級別       二線
是否沿海    非沿海
Name: 二, dtype: object

通過iloc選擇某一行

iloc為整數標簽，類似我們使用的元組列表的索引。比如我們想選擇第二行的數據，第二行的索引則為1.

df.iloc[1]

城市       杭州
地理       南方
級別       二線
是否沿海    非沿海
Name: 二, dtype: object

選擇某一列

最簡單的方法選擇某一列

如果我們知道列索引，那么選擇某一列則變得十分簡單

df['級別']

一    一線
二    二線
三    一線
四    三線
Name: 級別, dtype: object

通過iloc選則某一列

正如我們上述使用iloc的方法，我們只需傳入行或者列的索引即可。其實iloc的中括號里可以輸入兩個參數。前面為行，后面為列中間用逗號隔開。(如果省略了逗號，則默認取選擇行)

比如現在我們想選擇第二列，我們只需在逗號錢輸入: 代表所有的行，后面則輸入1代表第二列

df.iloc[:, 1]

一    北方
二    南方
三    南方
四    北方
Name: 地理, dtype: object

通過loc選擇某一列

和iloc的使用相似，只不過在數據篩選中我們不再使用行整數索引，而是具體的索引值。

df.loc[:, '是否沿海']

一    非沿海
二    非沿海
三     沿海
四     沿海
Name: 是否沿海, dtype: object

選擇某一行的某幾列或某一列的某一行

其實loc與iloc是dataframe中選擇數據最高效的方式，他的功能也十分強大。我們可以隨意組合。

選擇某一行的某幾列

比如我們現在選擇第二行的中間兩列

df.iloc[1,1:3]

地理    南方
級別    二線
Name: 二, dtype: object

當然我們也可以不使用整數索引

df.loc['二':,'地理':'級別']

 地理 級別
二 南方 二線
三 南方 一線
四 北方 三線

通過行列自由組合去選擇數據

比如我們想選擇第二到三行的第二列和第三列

df.iloc[2:4:, 2:4]

 級別 是否沿海
三 一線 沿海
四 三線 沿海

同樣十分簡單，通過loc使用效果相同，這里不過多描述

選擇某幾列或者某幾行

選擇某幾列

df.iloc[:,2:4]

級別 是否沿海
一 一線 非沿海
二 二線 非沿海
三 一線 沿海
四 三線 沿海

選擇某幾行

 城市 地理 級別 是否沿海
二 杭州 南方 二線 非沿海
三 深圳 南方 一線 沿海

獲取單個標量值

如果把dataframe看做一個表格，這里可以看成獲得表格里某個單元格的值

通過iat去獲取

iat即為整數標簽

df.iat[2,2]

'一線'

通過at去獲取

at即為具體的索引值去獲取

df.at['三','級別']

'一線'

到此這篇關于十分鐘輕松掌握dataframe數據選擇的文章就介紹到這了,更多相關dataframe數據選擇內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！