pandas读取行列数据-详细介绍
- 1、按行读取（单行，多行连续，多行不连续）
- 2、按列读取（单列，多列连续，多列不连续）
- 3、部分不连续行不连续列
- 4、按位置（坐标），按字符（索引）
- 5、函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()
* - 5.1 df.iloc()
- 5.2 df.loc()
- 5.3 df.iat(), df.at(), df.ix()(用的少）
注：python索引从0开始
新建数据为：
import pandas as pd
data = {'人名': ['小明', '小红', '张三', '李四'],
'出生年份': ['2000', '2001', '2002', '2003'],
'高考分数': ['630', '590', '600', '520'],
'月薪': ['5200', '3900', '4500', '3500']}
df = pd.DataFrame(data, columns=['人名', '出生年份', '高考分数', '月薪', '年终奖'],
index=['one', 'two', 'three', 'four'])
df['年终奖'] = ['9800', '9200', '9500', '9000']
print("行索引：{}".format(list(df.index)))
print("列索引：{}".format(list(df.columns)))
print(df.index[1:3])
print(df.columns[1])
print(df.columns[1:3])
print(df)
运行结果为：
1、按行读取（单行，多行连续，多行不连续）
注：python索引从0开始
print(df[1:3])
print(df.iloc[1])
print(df.iloc[1, 3])
print(df.iloc[[1], [3]])
print(df.loc[df.index[1:3]])
print(df.iloc[1:3])
print(df.iloc[[1, 3]])
print(df.iloc[[1,2,3], [2,4]])
程序运行结果为：
2、按列读取（单列，多列连续，多列不连续）
注：python索引从0开始
print(df['人名'])
print(df.人名)
print(df[['人名', '高考分数']])
print(df[df.columns[1:4]])
print(df.iloc[:, 1])
print(df.iloc[:, [1, 3]])
程序运行结果为：
3、部分不连续行不连续列
注：python索引从0开始
df.iloc[[1, 3]]
df.iloc[:, [1, 3]]
df.iloc[[1,2,3], [2,4]]
4、按位置（坐标），按字符（索引）
注：python索引从0开始
df.iloc[1, 3]
df.iloc[[1], [3]]
df.iloc[:, 1]
df.iloc[:, [1, 3]]
df['人名']
df.人名
5、函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()
注：python索引从0开始
5.1 df.iloc()
print(df.iloc[1])
print(df.iloc[1, 3])
print(df.iloc[[1], [3]])
print(df.loc[df.index[1:3]])
print(df.iloc[1:3])
print(df.iloc[[1, 3]])
print(df.iloc[[1,2,3], [2,4]])
程序运行结果为：
5.2 df.loc()
print(df.loc['two'])
print(df.loc['two', '人名'])
print(df.loc['two':'three'])
print(df.loc[['one', 'three']])
print(df.loc[['one', 'three'], ['人名', '出生年份']])
程序运行的结果为：
5.3 df.iat(), df.at(), df.ix()(用的少）
print(df.ix[1:3])
print(df.ix[:, [1, 3]])
print(df.iat[1,3])
print(df.at['two', '人名'])
注：python索引从0开始
Original: https://blog.csdn.net/in546/article/details/117304099
Author: plasma-deeplearning
Title: pandas读取行列数据-详细介绍(连续&不连续)
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