DataFrame查询数据
加载数据
import pandas as pd
df = pd.read_excel('demo.xlsx', sheet_name=0)
index = ['index_' + str(tmp) for tmp in df.index]
df.index = index
print('df:\n', df)
修改索引的方法参见：https://blog.csdn.net/weixin_45760274/article/details/123459130
; 通过索引查询
通过索引查询数据时可以使用 行列的 下标或 名称，查询多行多列数据时还可以配合 切片进行查询 连续的 数据。
需要注意的是在查询 非连续的 多行多列数据时，需要传入列表组成 列表嵌套。
查询某(几)列
索引方式：先操作列，再去操作行
print('获取单列数据：\n', df['B'])
print('数据类型：\n', type(df['B']))
print('*' * 100)
print('获取多列数据：\n', df[['B', 'C', 'D']])
print('数据类型：\n', type(df[['B', 'C', 'D']]))
查询一列 的 某(几)行
print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'][:5])
print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'][:'index_4'])
print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'][[0, 1, 2, 3, 4]])
print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'][['index_0', 'index_1', 'index_2', 'index_3', 'index_4']])
print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'].head(5))
上述输出结果都为：
print('获取其中的一列的后5行：\n', df['B'].tail(5))
查询多列 的 某(几)行
print('获取其中的多列的前n行：\n', df[['B', 'C', 'D']][:5])
print('获取其中的多列的前n行：\n', df[['B', 'C', 'D']][:'index_4'])
print('获取其中的多列的前n行：\n', df[['B', 'C', 'D']].head(5))
print('获取其中的多列的后n行：\n', df[['B', 'C', 'D']].tail(5))
"""
报错的原因是因为 df[['B', 'C', 'D']] 查询出的是多列数据，
后面的[[0, 1, 2, 3]]被当作是在前面的基础上继续查询列，而不是查询行
"""
使用loc和iloc方法查询
同时操作DataFrame的行和列，可以借助 loc 和 iloc 的方法
注意： loc只能使用 名称； iloc只能使用 下标 。—-不能混用！
DataFrame.loc[“行名称”, “列名称”]
DataFrame.iloc[行索引, 列索引]
print('获取其中的一列：\n', df.loc[:, 'B'])
print('获取其中的一列：\n', df.iloc[:, 5])
print('获取其中的多列：\n', df.loc[:, ['A', 'B', 'D']])
print('获取其中的多列：\n', df.iloc[:, [2, 5, -2]])
print('获取其中的多列：\n', df.loc[:, 'A':'C'])
print('获取其中的多列：\n', df.iloc[:, 0:3])
print('获取多列的指定行：\n', df.loc['index_0':'index_4', ['A', 'B', 'D']])
print('获取多列的指定行：\n', df.iloc[0:5, 0:3])
从效率上来说—直接索引效率高，执行速度快，loc和iloc会稍微慢一点
从应用的广泛性来说—loc和iloc在工作中使用较多！
使用bool-series索引
boolList = [True,True,False,True,False,False,True,True,True,False,]
print("bool数组索引:\n",df.loc[boolList,:])
Original: https://blog.csdn.net/weixin_45760274/article/details/123448770
Author: 胡桃の壶
Title: 【Pandas】DataFrame查询数据
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