pandas数据过滤,loc,iloc,条件选择,pandas常用函数

import pandas as pd
import numpy as np
# 形成dataframe数据
t1 = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index=list('abcd'), columns=list('wxyz'))
#
t1

loc

	w	x	y	z
a	0	1	2	3
b	4	5	6	7
c	8	9	10	11
d	12	13	14	15

# 搜索 索引是a的行
t1.loc["a"]

w    0
x    1
y    2
z    3
Name: a, dtype: int32

# 获取 索引是a到b的数据
t1.loc["a":"b"]

	w	x	y	z
a	0	1	2	3
b	4	5	6	7

# 获取 索引是a到d的数据,每间隔2个取数,所以取不到d行
t1.loc["a":"d":2]

	w	x	y	z
a	0	1	2	3
c	8	9	10	11

# 获取 索引是a 列名是z的数据
t1.loc["a","z"]

3

# 获取 索引是a-c行数据,和x到z列的数据
t1.loc["a":"c","x":"z"]

	x	y	z
a	1	2	3
b	5	6	7
c	9	10	11

iloc

# 获取 行下标是0的数据
t1.iloc[0]

w    0
x    1
y    2
z    3
Name: a, dtype: int32

# 获取 第0-2行数据,不包含下标是2的数据,也就只能获取2行
t1.iloc[0:2]

	w	x	y	z
a	0	1	2	3
b	4	5	6	7

# 获取列下标是0的列数据
t1.iloc[:,0]

a     0
b     4
c     8
d    12
Name: w, dtype: int32

# 获取列名是 w的列数据
t1["w"]

a     0
b     4
c     8
d    12
Name: w, dtype: int32

# 获取列下标0-2列的数据
t1.iloc[:,0:2]

	w	x
a	0	1
b	4	5
c	8	9
d	12	13

# 获取 行下标是1-2, 列下标 0-2列的数据
t1.iloc[1:2:,0:2]

	w	x
b	4	5

filter

# 获取列名是x和y的列
t1.filter(items=["x", "y"])

	x	y
a	1	2
b	5	6
c	9	10
d	13	14

数据过滤

# 数据过滤,  以t1['w']列>5为条件,获取2行数据
t1[t1['w'] > 5]

	w	x	y	z
c	8	9	10	11
d	12	13	14	15

# 选择t1['w']>5的行，并只保留"x"和'z'两列
t1.loc[t1['w'] >= 5, ["x", 'z']]

	x	z
c	9	11
d	13	15