Pandas —— loc( )和iloc( )

最新推荐文章于 2025-06-18 09:56:19 发布

starter_zheng

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分类专栏： Pandas 文章标签： python pandas DataFrame Series

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/starter_____/article/details/79185155

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本文详细介绍了Pandas中用于数据查看的Series和DataFrame操作，包括Series的创建与字段查看，DataFrame的创建、列查看以及通过位置和标签选择行的方法，为数据处理提供了清晰的指南。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

关于DataFrame的详解：

http://blog.youkuaiyun.com/starter_____/article/details/79179562

关于Series的详解：

http://blog.youkuaiyun.com/starter_____/article/details/79179417

Series的数据查看

创建

In [63]: people={'name':'Mike','age':20,'sex':'male','income':5000}

In [64]: obj=pd.Series(people)

In [65]: obj
Out[65]:
age         20
income    5000
name      Mike
sex       male
dtype: object

查看Series中的字段

In [66]: obj['name']
Out[66]: 'Mike'

DataFrame的数据查看

创建

In [56]: frame1=pd.DataFrame(data,columns=['score','name','age','sex'],index=['one','two','three','four'])

In [57]: frame1
Out[57]:
       score   name  age  sex
one       90   Mike   18  NaN
two       85   Lily   19  NaN
three    100   Jhon   20  NaN
four      75  Amily   18  NaN

查看DataFrame中的列

In [58]: frame1['name']
Out[58]:
one       Mike
two       Lily
three     Jhon
four     Amily
Name: name, dtype: object

查看DataFrame中的行（通过位置选择，采用数字索引）

In [61]: frame1.iloc[2]
Out[61]:
score     100
name     Jhon
age        20
sex       NaN
Name: three, dtype: object

查看DataFrame中的行（通过标签选择，采用标签索引）

In [62]: frame1.loc['one']
Out[62]:
score      90
name     Mike
age        18
sex       NaN
Name: one, dtype: object

其他DataFrame查看数据的方法

方法	作用
head( )	查看DataFrame的头部
tail( )	查看DataFrame的尾部
describe( )	对DataFrame的数据进行快速统计汇总