pandas ：案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片
pandas：数据切片
- 0 创建学习数据
- 1 直接切片
- 1.1 根据行切片
- 1.2 根据列切片
- 1.3 两种方法组合
- 2 loc切片
- 2.1 按照列提取数据
- 2.1 提取指定行数据
- 3 iloc
- 3.1 根据行列索引序号选取
- 3.1 根据行列索引序号选取指定行列
- 4 筛选
| 方法名称 | 解释 |
|---|---|
| df [ ] | 直接获取行或列数据 |
| loc | 根据行标签选取数据 |
| iloc | 根据位置索引选取数据 |
| ix | 官方不推荐使用了 ，不做介绍 |
0 创建学习数据
import pandas as pd
data = [["红烧肉","西瓜","大红袍"],["酸菜鱼","哈密瓜","福鼎白茶"],["羊肉串","苹果","信阳毛尖"],["黄焖鸡","芒果","焦糖玛奇朵"],["菠萝饭","榴莲","卡布基诺"]
]
df = pd.DataFrame(data=data,index=[1,2,3,4,5],columns=["美食","水果","饮品"])
df
1 直接切片
1.1 根据行切片
tips：选取数据区间前闭后开
df[0:2] # 读取表格中的前两行
1.2 根据列切片
tips：df[“美食”] vs df[[“美食”]] 数据结构不同，更常用方法2
方法1：
df["美食"] # 读取列名数据
方法2：
df[["美食"]] # 把列名作为列表读取
type(df[["美食"]])
1.3 两种方法组合
df[0:4][["美食","饮品"]]
2 loc切片
2.1 按照列提取数据
df.loc[从第几行 : 到第几行, [ “列名” ] ]
tips：选取行时前闭后闭
df.loc[0:3,["美食","饮品"]] # 从第一行到第四行，美食和饮品列数据
2.1 提取指定行数据
df.loc[[1,3],:] # 提取第二行和第四行数，全部列数据
3 iloc
3.1 根据行列索引序号选取
tips ：行：前闭后开。列：前闭后开
df.iloc[1:3,1:2]
3.1 根据行列索引序号选取指定行列
df.iloc[[1,3],[0,2]]
4 筛选
根据特定数据筛选行列
df.loc[df["美食"]=="羊肉串"]
df[(df["美食"]=="羊肉串") & (df["水果"]=="苹果")]
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