Python常见数据框操作①
【摘要】 import numpy as npimport pandas as pdfrom pandas import Sereis, DataFrameser = Series(np.arange(3.))data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data[...
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import numpy as np
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import pandas as pd
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from pandas import Sereis, DataFrame
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ser = Series(np.arange(3.))
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data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))
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data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型
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data.w #选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型
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data[['w']] #选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame类型
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data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列
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data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行,前闭后开,包括前不包括后
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data[1:2] #返回第2行,从0计,返回的是单行,通过有前后值的索引形式 如果采用data[1]则报错
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data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法,返回的是DataFrame,跟data[1:2]同
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data['a':'b'] #利用index值进行切片,返回的是**前闭后闭**的DataFrame 即末端是包含的
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data.irow(0) #取data的第一行
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data.icol(0) #取data的第一列
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data.head() #返回data的前几行数据,默认为前五行,需要前十行则data.head(10)
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data.tail() #返回data的后几行数据,默认为后五行,需要后十行则data.tail(10)
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ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个
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ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个,这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个,这会引起歧义。
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data.iloc[-1] #选取DataFrame最后一行,返回的是Series
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data.iloc[-1:] #选取DataFrame最后一行,返回的是DataFrame
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data.loc['a',['w','x']] #返回‘a’行'w'、'x'列,这种用于选取行索引列索引已知
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data.iat[1,1] #选取第二行第二列,用于已知行、列位置的选取。
参考:
https://www.jianshu.com/p/bfc436d234b8
文章来源: drugai.blog.csdn.net,作者:DrugAI,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。
原文链接:drugai.blog.csdn.net/article/details/88572432
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