pandas的基本操作（二）

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于 2020-04-27 11:05:01 发布 · 591 阅读

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#python #数据分析

本文介绍了pandas DataFrame的行列标签定位与数据选取，包括按列后行和先行后列的方式，详细讲解了df.at[], df.iat[], df.loc[], df.iloc[], df.ix[]的使用，并探讨了各种定位方式的适用场景。" 125136934,2299361,Python批量提取json键值对至csv,"['Python编程', '数据处理', 'json操作', 'csv文件']

pandas的基本操作（二）

pandas DataFrame行列标签定位与数据选取

DataFrame在展现形式上像极了数组，但是在数据处理中又和excle，数据库非常类似。我们知道，对于数组的处理，不管是python还是C语言，都是按照先行后列的方式方法进行处理。但是在DataFrame中查找和修改元素，既可以先行后列，也可列后行。

1. 定义数据

首先定义好了一组数据

import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range('20200101', periods=6)
df=pd.DataFrame(np.arange(60,84).reshape((6,4)), index=dates, columns=list('ABCD'))
print(df)

数据的内容是60-83之间的连续自然数

             A   B   C   D
2020-01-01  60  61  62  63
2020-01-02  64  65  66  67
2020-01-03

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