print(df.loc[1, 'row_labels']) #取行索引為1，列索引為row_labels的資料
8 t1 = df.loc[[1,2],] #
取第一行和第二行，等價於df.loc[[1,2],:]
9 t2 = df.loc[[1,2], ['
row_labels
','count_animalname
']] #
取塊10 t3 = df.iloc[:,1] #
取第一列的資料
11 t4 = df.iloc[[8,9], 1] #
取第8行和第9行的第1列資料
12 t5 = df[(df['
count_animalname
']>2)&(df['
count_animalname
']<50)] #
布林值為索引
13 t6 = df[(df['
row_labels
'].str.len()>5)&(df['
count_animalname
']>2)]#
取row_labels字串長度大於5且count_animalname大於2的資料
pands取行或者列的注意點
1、方括號寫陣列，表示取行，對行進行操作 df[:20]
2、寫字串，表示的取列索引，對列進行操作 df['row_labels']
3、df[:100]['row_labels']表示先取前100行，再去row_labels這列的元素
4、df.loc通過行標籤取行資料，df.iloc通過行索引獲取行資料。標籤和索引有區別，索引只能為數字（0，1，2，3...），標籤可以為任意（例如：a,b,c,d...）
關於pandas的一些使用
該函式只對dataframe或series型別有效，用於去除重複值。引數有三個 舉個例子 dataframe pd.read excel data.xlsx dataframe2 pd.read excel data.xlsx dataframe.drop duplicates subset non...
pandas的一些用法
讀取以 t為分隔符的不帶volume的資料names a b c d e f g df pd.read table filename sep t names names 刪除df中某一行df.drop labels none axis 0,index none columns none level ...
pandas的一些誤區
data frame pd.dataframe data in 13 frame.iloc 6 1,asf 201 這一行會報錯indexerror single positional indexer is out of bounds in 14 frame.loc 6 1,hh 612 正確新增一...