pandas库疑难问题---2、pandas切片操作
pandas库疑难问题---2、pandas切片操作
一、总结
一句话总结:
pandas的iloc方法可以用来切片,iloc方法具体使用细节和Python切片操作以及NumPy切片操作几乎一样
iloc方法基本结构:iloc[start_index:end_index:step,start_index:end_index:step],逗号前面的start_index:end_index:step表示操作行,逗号后面的表示操作列
二、pandas切片操作
博客对应课程的视频位置:2、pandas切片操作-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/379
pandas的iloc方法可以用来切片,iloc方法具体使用细节和Python切片操作以及NumPy切片操作几乎一样
pandas切片方法除了iloc(index+location)外,还有loc(location),这个后面会讲到的
iloc方法基本结构:
iloc[start_index:end_index:step,start_index:end_index:step]
逗号前面的start_index:end_index:step表示操作行,逗号后面的表示操作列
In [1]:
import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((4,5)),index=list("ABCD"),columns=list("vwxyz"))
print(data)
1、读取单个值
In [2]:
print(data.iloc[3])
In [3]:
print(data.iloc[-3])
In [4]:
print(data.iloc[2,3])
In [5]:
print(data.iloc[-2,-3])
2、读取行
In [6]:
print(data.iloc[2::-1])
In [7]:
print(data.iloc[:3:2])
3、读取行和列
In [8]:
print(data.iloc[2::-1,-1:-3:-1])
In [9]:
print(data.iloc[:2,1:-1])
不连续行列
In [10]:
print(data.iloc[[1,3],[1,3]])
4、其它方式
列
In [11]:
print(data["x"])
In [12]:
print(data.x)
In [ ]:
博客对应系列课程视频位置:
1、pandas打乱数据集-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/360
2、pandas切片操作-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/379
3、loc方法和iloc方法的区别-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/380
4、DataFrame类型转换成Numpy中ndarray-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/381
1、pandas打乱数据集-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/360
2、pandas切片操作-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/379
3、loc方法和iloc方法的区别-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/380
4、DataFrame类型转换成Numpy中ndarray-范仁义-读书编程笔记
https://www.fanrenyi.com/video/39/381