Pandas使用二(DataFrame索引,iloc、loc使用)

本文介绍了Pandas中DataFrame的索引操作,包括使用loc和iloc获取行数据的细节。loc根据索引获取,包含边界值;iloc按行号获取,不包含边界值。此外,还讨论了如何根据条件筛选数据,以及at、iat的用法,这些工具在数据分析中非常实用。

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DataFrame索引

  • 获取列数据,根据列名,只有一列时,返回Series类型
desc = reviews['description']
df[['a','b']]   # 取多列值
  • 获取行数据
    • loc
      loc函数根据索引得到数据,要与行索引相对应,0:10包括第十个数据
		col = ['country','province','region_1','region_2']
		ind = [0,1,10,100]
		df = reviews.loc[ind,col]
  • iloc
    根据行号得到数据,行与列的值都要是数字,可以使用切片,0:10不包括第十个数据
        first_row = reviews.iloc[0]
        sample_reviews = reviews.iloc[[1,2,3,5,8]]   #行号不连续
  • 根据条件获取数据
    italian_wines = reviews.loc[reviews.country == 'Italy']
    italian_wines = reviews[reviews.country == 'Italy']
    当有多个条件时 ,使用符号&,|,小条件需使用(),不然容易出错
      top_oceania_wines = reviews.loc[
 		    (reviews.country.isin(['Australia', 'New Zealand']))
   				 & (reviews.points >= 95)]
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