如果这里阅读体验不佳，我另外上传一份HTML在私人播客；以及jupyter notebook文件供大家练习
Python: 3.8.8
Pandas: 1.2.4
NumPy: 1.20.1
import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd'))
执行结果：
abcdone0123two4567thr891011
df['a']
df[['a','b']]
执行结果：
abone01two45thr89
loc——通过行标签索引行数据 此处为one two / abcd
iloc——通过行号索引行数据 01234
iloc可以用数字索引，也可以用index和column索引
df.iloc[0]
执行结果：
a 0
b 1
c 2
d 3
Name: one, dtype: int64
df.iloc[0:2]
执行结果：
abcdone0123two4567
df.loc['one':'two']
执行结果：
abcdone0123two4567
df.loc[['one','two'],['a','c']]
执行结果：
acone02two46
d=[
pd.Series([21,'jel','20210623',21,51100],index=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id']),
pd.Series([19,'dscx','20200623',22,51101],index=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id']),
pd.Series([25,'lll','20210323',23,51002],index=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id']),
pd.Series([30,'lent','20210601',26,51021],index=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id'])
]
df= pd.DataFrame(d,columns=['age','nickname','login_date','user_id','lover_id'])
df
执行结果：
agenicknamelogin_dateuser_idlover_id021jel202106232151100119dscx202006232251101225lll202103232351002330lent202106012651021
“==” 匹配
df.loc[df['user_id']>21]
执行结果：
选取某列是否是某一类型的数值 用 isin
df.loc[df['age'].isin([21,19])]
执行结果：
agenicknamelogin_dateuser_idlover_id021jel202106232151100119dscx202006232251101
多种条件的选取 用 &
df.loc[(df['age'] <30) & df['user_id'].isin([21,22,23,26])]
执行结果：
agenicknamelogin_dateuser_idlover_id021jel202106232151100119dscx202006232251101225lll202103232351002
选取不等于某些值的行记录 用 !=
df.loc[df['login_date'] != 20210623]
执行结果：
agenicknamelogin_dateuser_idlover_id021jel202106232151100119dscx202006232251101225lll202103232351002330lent202106012651021
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['user_id'].isin([21,22])]
执行结果：
agenicknamelogin_dateuser_idlover_id225lll202103232351002330lent202106012651021
Original: https://blog.csdn.net/u014526549/article/details/118157853
Author: 悟三一
Title: Pandas之DataFrame—行与列的查询与匹配
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