Python笔记-DataFrames数据索引 (pandas)

前置知识 - Series索引，NumPy数组索引，Python列表索引

相关知识 - 索引、切边、掩码、花哨的索引，组合索引

1. 将DataFrame看作字典

把 DataFrame 当作一个由若干 Series 对象构成的字典

#DataFrames数据选择示例
import pandas as pd
#把 DataFrame 当作一个由若干 Series 对象构成的字典
#创建dataframe
s1 = pd.Series({"a":"chinese","b":"math"})
s2 = pd.Series({"a":87,"b":98})
df = pd.DataFrame({"subject": s1, "grade":s2})
print("Out1:\n", df)
print("Out2:\n", df["grade"])
#也可以用属性形式（attribute-style）选择纯字符串列名的数据
print("Out3:\n", df.subject)
#如果列名不是纯字符串，或者列名与 DataFrame 的方法同名，那么就不能用属性索引。
#还应该避免对用属性形式选择的列直接赋值（即可以用 data['pop'] = z，但不要用data.pop = z）

Out1:
    subject  grade
a  chinese     87
b     math     98
Out2:
a    87
b    98
Name: grade, dtype: int64
Out3:
a    chinese
b       math
Name: subject, dtype: object

2. 将DataFrame看作二维数组

2.1 Pandas 索引器 loc （显式索引）

df.loc[选择行,选择列]，结果包括最后一个索引

#将DataFrame看作二维数组
print("Out1:\n",df.loc["a","subject"