Dataframe既有行索引也有列索引，可以被看做由Series组成的字典（共用一个索引）。
一、直接索引（先列后行，直接索引时只能通过索引名进行索引，不能通过下标）
![Pandas-数据结构-DataFrame（五）：行&列同时索引【①：df.loc[[‘b‘, ‘c‘], [‘y‘, 8]]；②：先列索引，再行索引；③：df.iloc[1:3, 2:6]】](https://johngo-pic.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/articles/20230619/20201024234502464.png)
![Pandas-数据结构-DataFrame（五）：行&列同时索引【①：df.loc[[‘b‘, ‘c‘], [‘y‘, 8]]；②：先列索引，再行索引；③：df.iloc[1:3, 2:6]】](https://www.johngo689.com/wp-content/themes/justnews/themer/assets/images/lazy.png)
获取’2018-02-27’这天的’close’的结果
data['open']['2018-02-27']
23.53
data['2018-02-27']['open']
data[:1, :2]
二、提取 “目标行 & 目标列”：df.loc[[‘b’, ‘c’], [‘y’, 8]]
df =
x y z 8 9
a NaN NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN NaN
d NaN NaN NaN NaN NaN
e NaN NaN NaN NaN NaN
- df.loc[:, [‘y’, 8]]：提取第’y’、8列的所有行；
- df.loc[:, ‘y’:8] ：错误表达；
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.nan,
index=list('abcde'),
columns=['x', 'y', 'z', 8, 9])
print("df = \n", df)
print("-" * 100)
data1 = df.loc[['b', 'c']]
print("data1 = \n", data1)
print("-" * 50)
data2 = df.loc[:, ['y', 8]]
print("data2 = \n", data2)
print("-" * 50)
data3 = df.loc[['b', 'c'], ['y', 8]]
print("data3 = \n", data3)
打印结果：
df =
x y z 8 9
a NaN NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN NaN
d NaN NaN NaN NaN NaN
e NaN NaN NaN NaN NaN
data2 =
y 8
a NaN NaN
b NaN NaN
c NaN NaN
d NaN NaN
e NaN NaN
data1 = df['a'].loc[['one', 'three']] =
one 9.835341
three 57.007146
Name: a, dtype: float64
data = df['a'] < 50 =
one True
two True
three False
four False
Name: a, dtype: bool
data4 = df[df['a'] < 50].iloc[:2] =
a 42.118455
b 92.361098
c 12.128027
d 58.962167
Name: two, dtype: float64
Process finished with exit code 0
四、行切片&列切片：df.iloc[1:3, 2:6]
根据位置和名称信息混搭的取数：对于一个DaraFrame，如果我想提取c行及其之前所有的，同时属于前4列的数呢？
iloc[num_of_row_start : num_of_row_end, num_of_column_start : num_of_column_end]
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.nan,
index=list('abcde'),
columns=['x', 'y', 'z', 8, 9])
print("df = \n", df)
print("-" * 100)
df_select = df.iloc[:df.index.get_loc('c') + 1, :4]
print("df_select = \n", df_select)
打印结果：
`python
df =
x y z 8 9
a NaN NaN NaN NaN NaN
b NaN NaN NaN NaN NaN
c NaN NaN NaN NaN NaN
d NaN NaN NaN NaN NaN
e NaN NaN NaN NaN NaN
Original: https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/124029483
Author: u013250861
Title: Pandas-数据结构-DataFrame（五）：行&列同时索引【①：df.loc[[‘b‘, ‘c‘], [‘y‘, 8]]；②：先列索引，再行索引；③：df.iloc[1:3, 2:6]】
原创文章受到原创版权保护。转载请注明出处：https://www.johngo689.com/738446/
转载文章受原作者版权保护。转载请注明原作者出处！