Python数据分析(一)pandas数据切片
1、获取行或列数据
loc——通过行标签索引行数据
iloc——通过行号索引行数据
ix——通过行标签或者行号索引行数据(基于loc和iloc 的混合)
同理,索引列数据也是如此!
import pandas as pd data=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] index=['a','b','c']#行号 columns=['d','e','f']#列号 df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框
输出:
d e f
a 1 2 3
b 4 5 6
c 7 8 9
获取一行
print(df.loc['a']) print(df.iloc[0])
输出:
d 1
e 2
f 3
Name: a, dtype: int64
获取一列
print(df.loc[:, ['c']]) print(df.iloc[:, [0]])
输出:
c
a 1
b 4
c 7
Name: c, dtype: int64
获取某几行或几列
print(df.loc[['a','c']]) print(df.iloc[[0,2]])
print(df.loc[:, ['d', 'f']])
print(df.iloc[:, [0, 2]])
输出:
d e f
a 1 2 3
c 7 8 9
d f
a 1 3
b 4 6
c 7 9
获取连续几行或几列
print(df.loc['a':'c']) print(df.iloc[0:3]) print(df.loc[:, 'd':'f']) print(df.iloc[:, 0:3])
输出:
d e f
a 1 2 3
b 4 5 6
c 7 8 9
作者:jinqier
出处:http://www.cnblogs.com/jinqier/
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