python_DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结

简介: python_DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结



在这里插入图片描述

关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下:

1.准备一组DataFrame数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    
    'AAA': [120, 101, 106, 117, 114, 122],
    'BBB': [115, 100, 110, 125, 123, 120],
    'CCC': [109, 112, 125, 120, 116, 115],
    'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])

2.loc 标签索引

loc通过标签 在DataFrame中选取数据

2.1 loc 获取行

2.1.1 loc 获取一行

print(df)
print("=======================")
# 获取一行数据
print(df.loc[1])

在这里插入图片描述

2.1.2 loc 获取多行

print(df)
print("=======================")
print(df.loc[[1, 3]])

在这里插入图片描述

2.1.3 loc 获取多行(切片)

print(df)
print("=======================")
print(df.loc[1:5])

在这里插入图片描述

2.2 loc获取指定数据(行&列)

当对行和列同时指定时,如果指定值不连续,则需要放在一个列表中;如果指定值是连续的,并采用切片的方式,则不需要加方括号。loc的参数中,左边表示行,右边表示列。

  • 示例一
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[2:4, ['AAA', 'CCC']])

在这里插入图片描述

  • 示例二
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[[1, 3], ['BBB', 'DDD']])

在这里插入图片描述

  • 示例三
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[:, 'BBB':])

在这里插入图片描述


3. iloc 位置索引

loc通过位置 在DataFrame中选取数据

3.1 iloc 获取行

3.1.1 iloc 获取单行

以获取第二行为例

print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1])  # 第2行

在这里插入图片描述

3.1.2 iloc 获取多行

获取下标为0,2的行(第1、3行)

print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[[0, 2]])  # 第1、3行。

在这里插入图片描述

获取下标为1到3的行(第2、3、4行)

print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1: 4])  # 第2、3、4行。

在这里插入图片描述

获取下标为1的行,及其后边的所有行

print(df)
print("=======================")
print(df.iloc[1:])  # 第二行及以后。

在这里插入图片描述

3.2 iloc获取指定数据(行&列)

  • 获取所有行,指定列
print("=======================")
print(df.iloc[:, [1, 3]])

在这里插入图片描述

  • 获取所有行,指定连续的列
print("=======================")
print(df.iloc[:, :2])

在这里插入图片描述

  • 获取指定行,指定列
print("=======================")
print(df.iloc[[2, 5], [1, 3]])

在这里插入图片描述

目录
相关文章
|
5天前
|
算法 数据挖掘 Python
Python中的拟合技术:揭示数据背后的模式
Python中的拟合技术:揭示数据背后的模式
14 0
Python中的拟合技术:揭示数据背后的模式
|
4天前
|
数据挖掘 索引 Python
Python数据挖掘编程基础3
字典在数学上是一个映射,类似列表但使用自定义键而非数字索引,键在整个字典中必须唯一。可以通过直接赋值、`dict`函数或`dict.fromkeys`创建字典,并通过键访问元素。集合是一种不重复且无序的数据结构,可通过花括号或`set`函数创建,支持并集、交集、差集和对称差集等运算。
14 9
|
1天前
|
数据采集 数据挖掘 数据处理
Python中实现简单爬虫并处理数据
【9月更文挑战第31天】本文将引导读者理解如何通过Python创建一个简单的网络爬虫,并展示如何处理爬取的数据。我们将讨论爬虫的基本原理、使用requests和BeautifulSoup库进行网页抓取的方法,以及如何使用pandas对数据进行清洗和分析。文章旨在为初学者提供一个易于理解的实践指南,帮助他们快速掌握网络数据抓取的基本技能。
11 3
|
4天前
|
Python
Python量化炒股的数据信息获取—获取沪深股市每日成交概况信息
Python量化炒股的数据信息获取—获取沪深股市每日成交概况信息
16 5
|
3天前
|
存储 索引 Python
python中的数据容器
python中的数据容器
|
4天前
|
Python
Python量化炒股的数据信息获取—获取上市公司分红送股数据信息
Python量化炒股的数据信息获取—获取上市公司分红送股数据信息
15 3
|
4天前
|
机器学习/深度学习 TensorFlow 算法框架/工具
使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护
使用Python实现深度学习模型:智能数据隐私保护
14 1
|
5天前
|
数据采集 JSON 数据格式
Python:南京地铁每日客流数据的爬虫实现
Python:南京地铁每日客流数据的爬虫实现
15 1
|
3天前
|
数据采集 存储 监控
如何使用 Python 爬取京东商品数据
如何使用 Python 爬取京东商品数据
13 0
|
4天前
|
数据挖掘 Python
Python数据挖掘编程基础8
在Python中,默认环境下并不会加载所有功能,需要手动导入库以增强功能。Python内置了诸多强大库,例如`math`库可用于复杂数学运算。导入库不仅限于`import 库名`,还可以通过别名简化调用,如`import math as m`;也可指定导入库中的特定函数,如`from math import exp as e`;甚至直接导入库中所有函数`from math import *`。但需注意,后者可能引发命名冲突。读者可通过`help('modules')`查看已安装模块。
9 0
下一篇
无影云桌面