資料分析工具Pandas 索引操作總結

2021-10-22 14:31:10 字數 2195 閱讀 9642

pandas中，使用索引獲取資料的方式可歸納為3種：

1. .loc，標籤索引   

2. .iloc，位置索引

loc與iloc主要用於行索引，其中，使用名稱/標籤的切片索引是包含末尾位置的。

3. 布林值遮罩：

對應位置為true的時候，則取得該資料。

in [1]:

import pandas as pd
import numpy as np
in [12]:


# 構建dataframe
country1 = pd.series({'name':'中國',
'language':'chinese',
'area':'9.597m km2',
​
country2 = pd.series({'name':'美國',
'language':'english(us)',
'area':'9.83m km2',
​
country3 = pd.series({'name':'澳大利亞',
'language':'english(au)',
'area':'7.692m km2',
​
df = pd.dataframe([country1,country2,country3],index=['ch','us','au'])
​
in [3]:


df
out[3]:


name


language


area


ch中國


chinese


9.597m km2


79us


美國usa


9.83m km2


14au


澳大利亞


austria


7.692m km2


9in [13]:


df.loc['ch']
out[13]:


name                      中國


language chinese


area 9.597m km2


name: ch, dtype: object
in [14]:


df.iloc[[0,2]]
out[14]:


name


language


area


ch中國


chinese


9.597m km2


79au


澳大利亞


english(au)


7.692m km2


9in [15]:


# 找出說英語的國家
df['language'].str.contains('english')
​
out[15]:


ch    false


us true


au true


name: language, dtype: bool
in [16]:


#生成布林值遮罩
filter_condition = df['language'].str.contains('english')
df[filter_condition]
out[16]:


name


language


area


us美國


english(us)


9.83m km2


14au


澳大利亞


english(au)


7.692m km2


9in [17]:


# 過濾出排名前20的國家


out[17]:


name


language


area


us美國


english(us)


9.83m km2


14au


澳大利亞


english(au)


7.692m km2


9in [ ]:


​
 
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