数据分析三剑客【AIoT阶段一(下)】(十万字博文 保姆级讲解)—Pandas—pandas入门—数据选择(1)(三)

简介: 你好,感谢你能点进来本篇博客,请不要着急退出,相信我,如果你有一定的 Python 基础,想要学习 Python数据分析的三大库:numpy,pandas,matplotlib;这篇文章不会让你失望,本篇博客是 【AIoT阶段一(下)】 的内容:Python数据分析,

1.4 数据选择

1.4.1 字段数据

1.4.1.1 列的获取

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 150, size = (1000, 3)),
                 columns = ['Python', 'English', 'Math'])
display(df)
# 获取 Python 一列的数据
# 方法一
display(df['Python'])
# 方法二
display(df.Python)
# 获取两列数据
display(df[['Python', 'Math']])

10.png

再来对比两个写法:同样是获得一列的数据,不同的写法对应的运行表现不同:

display(df['Python'])
display(df[['Python']])

11.png

1.4.1.2 行的获取

import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 150, size = (5, 3)),
                  index = list('ABCDE'),
                  columns = ['Python', 'English', 'Math'])
# 获取 Python 一行的数据
display(df.loc['A'])
# 获取 两行的数据
display(df.loc[['A', 'C']])

image.png

还有一种获取方法:

display(df.iloc[0])  # 按数字去获取,0就是对应'A'
display(df.iloc[[0, 2]])  # 获取的是 'A' 和 'C' 

image.png

1.4.1.3 数值的获取

我们介绍了获取行和获取列,现在我们来介绍获取固定行固定列的元素:

# 获取第 B 行,第 Math 列的值
# 方法一
display(df['Math']['B'])
# 方法二
display(df.loc['B']['Math'])
# 方法三
display(df.loc['B', 'Math'])
# 方法四
display(df.iloc[1, 2])

image.png

1.4.1.4 切片操作

切片的概念和表达都和 Python 的传统切片无差别,和 NumPy 也特别相似:

display(df.loc['A':'C'])
display(df.loc['A':'C', 'English':])
display(df.iloc[1:2, 0:-1])

image.png


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