python dataframe索引为什么全是0_Python之DataFrame切片与索引实验

创建2个DataFrame，一个没有行列命名，一个有行列名。来进行常规切片、loc/iloc索引、布尔索引的对比试验。

1.使用Numpy和pandas创建两个DataFrame

之前别忘了导入Numpy和pandas库。

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5))

#创建一个DataFrame，但不给行和列命名

df2 = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4, 5), index=list('ABCD'), columns=list('OPQRS'))

#创建一个DataFrame并给行和列命名

打印出来看下效果：df1：行和列没有命名df2：行和列有命名

2.使用[]和数字

df1[2]df1[2]

df2[2]df2[2]

可以看到df1[2]获取的是第3列的数据，df2[2]却报错了。说明[]+数字获取的是列值，但遇到有列名的情况就会报错。

3.使用[]和列表

df1[[0, 2]]df1[[0, 2]]

df2[[0, 2]]df2[[0, 2]]

df1[[0, 2]]获取的是第1和第3列的数据，df2[[0, 2]]报错。说明[]+列表是通过列名获取多列值。

3.使用[]和:

df1[1:4]df1[1:4]

df2[1:4]