1.按列取、按索引/行取、按特定行列取
python;gutter:true;
import numpy as np
from pandas import DataFrame
import pandas as pd</p>
<p>df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd'))</p>
<p>df['a']#取a列
df[['a','b']]#取a、b列</p>
<h1>ix可以用数字索引,也可以用index和column索引</h1>
<p>df.ix[0]#取第0行
df.ix[0:1]#取第0行
df.ix['one':'two']#取one、two行
df.ix[0:2,0]#取第0、1行,第0列
df.ix[0:1,'a']#取第0行,a列
df.ix[0:2,'a':'c']#取第0、1行,abc列
df.ix['one':'two','a':'c']#取one、two行,abc列
df.ix[0:2,0:1]#取第0、1行,第0列
df.ix[0:2,0:2]#取第0、1行,第0、1列</p>
<h1>loc只能通过index和columns来取,不能用数字</h1>
<p>df.loc['one','a']#one行,a列
df.loc['one':'two','a']#one到two行,a列
df.loc['one':'two','a':'c']#one到two行,a到c列
df.loc['one':'two',['a','c']]#one到two行,ac列</p>
<h1>iloc只能用数字索引,不能用索引名</h1>
<p>df.iloc[0:2]#前2行
df.iloc[0]#第0行
df.iloc[0:2,0:2]#0、1行,0、1列
df.iloc[[0,2],[1,2,3]]#第0、2行,1、2、3列</p>
<h1>iat取某个单值,只能数字索引</h1>
<p>df.iat[1,1]#第1行,1列</p>
<h1>at取某个单值,只能index和columns索引</h1>
<p>df.at['one','a']#one行,a列</p>
<pre><code>
2.按条件取行
;gutter:true;
选取等于某些值的行记录 用 ==
df.loc[df[‘column_name’] == some_value]
选取某列是否是某一类型的数值 用 isin
df.loc[df[‘column_name’].isin(some_values)]
多种条件的选取 用 &
df.loc[(df[‘column’] == some_value) & df[‘other_column’].isin(some_values)]
选取不等于某些值的行记录 用 !=
df.loc[df[‘column_name’] != some_value]
isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~
df.loc[~df[‘column_name’].isin(some_values)]
3.取完之后替换
python;gutter:true;
df = pd.DataFrame({"id": [25,53,15,47,52,54,45,9], "sex": list('mfmfmfmf'), 'score': [1.2, 2.3, 3.4, 4.5,6.4,5.7,5.6,4.3],"name":['daisy','tony','peter','tommy','ana','david','ken','jim']})</p>
<pre><code>
![pandas取dataframe特定行/列](https://johngo-pic.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/articles/20230526/1252882-20190325140237948-1207145883.png)
将男性(m)替换为1,女性(f)替换为0
**方法1:**
;gutter:true;
df.ix[df[‘sex’]==’f’,’sex’]=0
df.ix[df[‘sex’]==’m’,’sex’]=1
注:在上面的代码中,逗号后面的’sex’起到固定列名的作用
方法2:
python;gutter:true;
df.sex[df['sex']=='m']=1
df.sex[df['sex']=='f']=0</p>
<pre><code>
**4.删除特定行**
;gutter:true;
要删除列"score"20的所有行
df = df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)
参考文献:
【3】[译]如何根据条件从pandas DataFrame中删除不需要的行? – everfight – 博客园
【4】官网
Original: https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10105271.html
Author: nxf_rabbit75
Title: pandas取dataframe特定行/列
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