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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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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