pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

pandas:数据切片

方法名称解释df [ ]直接获取行或列数据loc根据行标签选取数据iloc根据位置索引选取数据ix官方不推荐使用了 ,不做介绍

0 创建学习数据

import pandas as pd
data = [["红烧肉","西瓜","大红袍"]
        ,["酸菜鱼","哈密瓜","福鼎白茶"]
        ,["羊肉串","苹果","信阳毛尖"]
        ,["黄焖鸡","芒果","焦糖玛奇朵"]
        ,["菠萝饭","榴莲","卡布基诺"]
]
df = pd.DataFrame(data=data
                 ,index=[1,2,3,4,5]
                 ,columns=["美食","水果","饮品"])
df

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

1 直接切片

1.1 根据行切片

tips:选取数据区间前闭后开

df[0:2]

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

1.2 根据列切片

tips:df[“美食”] vs df[[“美食”]] 数据结构不同,更常用方法2

方法1:
df["美食"]

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片
方法2:
df[["美食"]]
type(df[["美食"]])

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片
pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

1.3 两种方法组合

df[0:4][["美食","饮品"]]

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

2 loc切片

2.1 按照列提取数据

df.loc[从第几行 : 到第几行, [ “列名” ] ]
tips:选取行时前闭后闭

df.loc[0:3,["美食","饮品"]]

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

2.1 提取指定行数据

df.loc[[1,3],:]

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

3 iloc

3.1 根据行列索引序号选取

tips :行:前闭后开。列:前闭后开

df.iloc[1:3,1:2]

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

3.1 根据行列索引序号选取指定行列

df.iloc[[1,3],[0,2]]

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

4 筛选

根据特定数据筛选行列

df.loc[df["美食"]=="羊肉串"]
df[(df["美食"]=="羊肉串") & (df["水果"]=="苹果")]

pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片
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Original: https://blog.csdn.net/m0_46336403/article/details/119837803
Author: 点绛蓝
Title: pandas :案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片

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