dataframe的索引方法,直接索引,loc,iloc

本文深入探讨了使用Python的Pandas库进行数据索引的高级技巧,包括直接索引、数字切片、列选择以及利用loc和iloc进行更复杂的数据选取操作。详解了iloc和loc在索引方式上的不同,以及它们在切片时的特殊表现,为数据处理提供了实用指南。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  1. 直接索引
    df[数字切片]——一行一行的取,切片只能是连续的,当然可以间隔,但不能任选。想任选的话借助iloc或者loc,等会儿介绍。
    df[column]——列的选择,可以任选多个,像这样,df[[c1,c2]],也就是加上中括号[]就可以。

  2. 借助loc和iloc
    不知道这两是dataframe的方法还是啥,他们是这么用的:df.loc[],df.iloc[],跟中括号。这俩灵活在于可以二维索引,中括号里面逗号隔开,像这样[ : , : ],或者这样,[[ ],[ ]]。先行后列,冒号表示切片,中括号表示多选/选择/任选

  3. iloc和loc的区别
    前者是数字(代表位置)索引,后者是名称(具体的字符串)索引。另一个区别是在切片时体现出来的,前者是左闭右开,后者是闭区间。

结语:初学python,写博客为自我督促激励,上文如有不对的地方,请直接指出。谢谢。

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值