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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
1、对dataframe的认知 。
dataframe的本质是行(index)列(column)索引+多列数据.
为了简化理解，我们不妨换个思路… 。
现实中，为了简化对一件事物的描述，我们会选择几个特征.
例如，从（性别、身高、学历、职业、爱好..）等角度去刻画一个人，这些“角度”即为“特征”.
其中，不同的行表示不同的记录；列代表特征，不同记录因各个特征之间的差异而不同.
dataframe默认索引是序号（0，1，2…），可以理解成位置索引。一般我们用id标识不同记录，不会改变index。但为了理解不同特征（列）含义，我们往往会重新指定column.
一些简易但不算严谨的理解是:
行列 。
行 – index – 记录 （一般沿用默认索引） 。
列 – column – 特征 （自定义索引） 。
索引 。
默认索引 – 序号 – 位置 – 方便索引但理解不易 。
自定义索引 – 特征名称 – 属性 – 便于理解 。
2、对dataframe进行行列数据筛选 。
|
1
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|
import
pandas as pd,numpy as np
from
pandas
import
dataframe
df
=
dataframe(np.arange(
20
).reshape((
4
,
5
)),column
=
list
(
'abcde'
))
|
1.df[]&df. 选取列数据 。
|
1
2
|
df.a
df[[‘a
','
b']]
|
2.df.loc[[index],[colunm]] 通过标签选择数据 。
不对行进行筛选时，[index]处填 : (不能为空)，即df.loc[:,'a']表示选取a列全部数据.
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1
2
3
|
df.loc[
0
,
'a'
]
df.loc[
0
:
1
,[‘a
','
b']]
df.loc[[
0
,
2
],[‘a
','
c']]
|
3.df.iloc[[index],[colunm]] 通过位置选择数据 。
不对行进行筛选时，同df.loc[]，即[index]处不能为空.
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2
3
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df.iloc[
0
,
0
]
df.iloc[
0
:
1
,
1
:
3
]
df.iloc[[
0
,
2
],[
1
,
3
]]
|
4.df.ix[[index],[column]] 通过标签or位置选择数据 。
df.ix[]混合了标签和位置选择。需要注意的是，[index]和[column]的框内需要指定同一类的选择。 df.ix[[0:1],[‘a',3]]报错 。
以上这篇pandas系列之dataframe 行列数据筛选实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我.
原文链接：https://blog.csdn.net/rainbowchens/article/details/76651547 。
最后此篇关于pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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