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pythonpandasdataframe行列选择,切片操作方法-创新互联

SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取。相关函数如下:

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1)loc,基于列label,可选取特定行(根据行index);

2)iloc,基于行/列的position;

3)at,根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素;

4)iat,与at类似,不同的是根据position来定位的;

5)ix,为loc与iloc的混合体,既支持label也支持position;

实例

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59],
          'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61],
          'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']})
# data type of columns
print df.dtypes
# indexes
print df.index
# return pandas.Index
print df.columns
# each row, return array[array]
print df.values
print df

名称栏目:pythonpandasdataframe行列选择,切片操作方法-创新互联
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