pandas入門 資料選擇

2021-10-02 02:14:56 字數 2102 閱讀 1375

關於pandas資料選擇的知識點總結。

df = pd.dataframe()
建立的dataframe資訊如下：

a    b   c


0 3 1.2 aa


1 4 2.4 bb


2 8 4.5 cc


3 9 7.3 dd


df1 = df['a'] # 根據列名選取一列，以series的形式返回列


df1 = df.a # 與上面寫法效果相同
結果如下：

0    3


1 4


2 8


3 9


df1 = df[['a', 'b']]
結果如下：

a    b


0 3 1.2


1 4 2.4


2 8 4.5


3 9 7.3


df[0:2] # 選擇前三行
結果如下：

a    b   c


0 3 1.2 aa


1 4 2.4 bb


df.iloc[0,:] # 選擇第一行
結果如下：

a      3


b 1.2


c aa


name: 0, dtype: object


df.iloc[0, 0] # 選擇第一行第一列的元素
結果如下：

3
df.loc[:, ['b', 'c']] # 選擇b c列的所有行


print("**********===")


df.loc[1:2, :] # 選擇2 3 行的所有列


print("**********===")


df.loc[1:2, ['b', 'c']] # 選擇2 3 行的b c列


print("**********===")


df.at[2, 'a'] # 獲取第三行，'a'列的元素, at與loc的用法和效果相同
結果如下：

b   c


0 1.2 aa


1 2.4 bb


2 4.5 cc


3 7.3 dd


**********===


a b c


1 4 2.4 bb


2 8 4.5 cc


**********===


b c


1 2.4 bb


2 4.5 cc


**********===


8
df.iloc[2] # 選擇索引是2的行
結果如下：

a      8


b 4.5


c cc


name: 2, dtype: object


df.iloc[[1, 2], [0, 2]]
結果如下：

a   c


1 4 bb


2 8 cc


df.iloc[1, 1] #
獲取具體值

df.iloc[1, 1] # 獲取第二行第二列的值


df.iat[1, 1] # 獲取第二行第二列的值，效果與iloc()相同


參考
 
Pandas 選擇資料
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