pandas loc使用說明

'''

@版本:v1.0
'''import
pandas as pd
#loc函式使用說明
df = pd.dataframe([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
index=['
第一行', '
第二行', '
第二行'
],columns=['
第一列', '
第二列'
])print
(df)
'''#一\選擇
df = pd.dataframe([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
index=['第一行', '第二行', '第二行'],
columns=['第一列', '第二列'])
print(df)
#1\單個 row_label 返回的series
df.loc['第二行']
print(df.loc['第二行'])
#2\列表 row_label 返回的dataframe
print(df.loc[['第一行','第二行']])
#3\同時選定行和列,返回單元值
print(df.loc['第一行', '第二列'])
#4\同時選定多個行和單個列，注意的是通過列表選定多個row label 時，首位均是選定的。
print(df.loc['第一行':'第二行', '第一列'])
#5\布林列表選擇row label布林值列表是根據某個位置的true or false 來選定，如果某個位置的布林值是true，則選定該row
print(df.loc[[true,false,true]])
#6\返回條件布林值
print(df.loc[df['第二列'] > 6])
#7\條件布林值和具體某列的資料
print(df.loc[df['第二列'] > 6, ['第一列']])
#8\通過函式得到布林結果選定資料
print(df.loc[lambda df: df['第二列'] == 8])
''''''
#二\賦值
# 根據某列表選定的row 及某列 column 賦值
df.loc[['第二行', '第二行'], ['第二列']] = 50
print(df)
#將某行row的資料全部賦值
df.loc['第一行'] =10
print(df)
#將某列的資料完全賦值
df.loc[:, '第一列'] = 30
print(df)
#條件選定rows賦值
df.loc[df['第二列'] > 35] = 0
print(df)
'''tuples =[('
第一行', '
mark i
'), ('
第一行', '
mark ii'),
('第二行', '
mark i
'), ('
第二行', '
mark ii'),
('第二行', '
mark ii
'), ('
第二行', '
mark iii')
]index =pd.multiindex.from_tuples(tuples)
values = [[12, 2], [0, 4], [10, 20],
[1, 4], [7, 1], [16, 36]]
df = pd.dataframe(values, columns=['
第一列', '
第二列'], index=index)
print
(df)
print(df.loc[('
第一行', '
mark ii
')])
print(df.loc['
第一行', '
mark i'])
print(df.loc[[('
第一行', '
mark ii
')]])
print(df.loc[('
第一行', '
mark i
'), '
第二列'
])print(df.loc[('
第一行', '
mark i
'):'
第二行'
])print(df.loc[('
第一行', '
mark i
'):'
第二行'
])print(df.loc[('
第一行', '
mark i
'):('
第二行','
mark i
')])

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