【自留】DataFrame索引及常见错误

1. 想要用第几行第几列的形式索引：

如第一行第二列

df=pd.read_csv('the_ans.csv')
print(df.iloc[1,2]) #iloc ：用position来去定位

iloc与loc的区别：

df.iloc[ 0：5]，选择0-5行的所有值
df.iloc[ ：, 0：2]，选择前两列的所有值
df.loc[0]，按索引选择index为0的那一行的值
df.loc[0，‘列名’]，选择按索引选择index为0那一行‘列名’那列的值

例：

有一个数据表如下：

可以看到行标为7，列标为start的值为950，导入到Dataframe中，这个数应该表示为行5，start列,索引代码如下：

#索引方式1，loc索引
df=pd.read_csv('the_ans.csv')
print(df.loc[5,'start']) #第5行，start列

#输出结果
950

Process finished with exit code 0


#索引方式2，iloc索引
df=pd.read_csv('the_ans.csv')
print(df.iloc[5,1])

#输出结果
950

Process finished with exit code 0

2. 读取后用布尔索引，发现一直无法索引

print(gongkuang['start']==700)

上面明明是有700，却显示False

查看value：

print(gongkuang['start'].values)

发现values输出的结果是字符串，也就是说读取出来的数据并不是数字，而是字符串。这可能是因为读取表格的时候表头是单词，所以所有的数统一读成了字符串形式。

因此利用字符串的形式进行索引：

print('判断等于700',gongkuang['start']=='700')

value=gongkuang[(gongkuang.iloc[:,1]==700)].iloc[:,3] #等于700的这行的第三列（从0开始）数取出来

value=[float(x) for x in value] #然后再转化为float形式