Pandas常用函数——索引取值

索引取值

1、df[]取值

df[: 5]  # 输入index，按行取值(0~4)，同列表切片
df["date"]  # 按列取值
df[df["date"] > "2020-01-01"]  # 传入bool值，进行简单数据选择

2、df.loc[行标签, 列标签]

主要基于标签，但也可以与布尔数组一起使用。

• 单个标签。（注意，数字5被解释为标签）
• 列表或标签数组。['a', 'b', 'c']
• 带标签的切片对象'a':'f'（注意，不同于Python列表，切片包括端点'a','f'）
• 布尔数组

df[:5]  # 按行标签取值，取0到5行，包括5
df.loc[:, 'a':'b']  # 按列取值
df.loc[df["date"] > "2020-01-01"]  # 通过比较，传入bool值，进行简单数据筛选

3、df.iloc[行索引, 列索引]

主要基于整数位置（从0到 length-1），但也可以使用布尔阵列。

• 一个整数，例如5。
• 整数列表或数组。[3, 2, 1]
• 带有整数的切片对象1:7。
• 布尔数组。

# 按行取值
df.iloc[[3, 2, 1]]  # 按行取值，加一层[]——列表
df.iloc[:10:2]  # 间隔两个，按行取值，同列表step=2
df = df.iloc[::-1]  # 按行翻转数据
# 按列取值
df.iloc[:, 1:3]  # 按列取值，不包含index=3的列
df.iloc[:, [1, 2]]