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目录1.索引是什么1.1 认识索引1.2 自定义索引2. 索引的简单使用2.1 列索引2.2 行索引2.2.1 使用[ ]2.2.2 使用.loc()和.iloc()1.索引是什么
先创建一个简单的DataFrame。
myList = [['a', 10, 1.1],
['b', 20, 2.2],
['c', 30, 3.3],
['d', 40, 4.4]]
df1 = pd.DataFrame(data = myList)
print(df1)
--------------------------------
[out]:
0 1 2
0 a 10 1.1
1 b 20 2.2
2 c 30 3.3
3 d 40 4.4DataFrame中有两种索引：
两种索引默认均为从0开始的自增整数。
# 输出行索引
print(df1.index)
[out]:
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1)
---------------------------------------
# 输出列索引
print(df1.columns)
[out]:
RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
---------------------------------------
# 输出所有的值
print(df1.values)
[out]:
array([['a', 10, 1.1],
['b', 20, 2.2],
['c', 30, 3.3],
['d', 40, 4.4]], dtype=object)可以使用 index 这个参数指定行索引，columns 这个参数指定列索引。
df2 = pd.DataFrame(myList,
index = ['one', 'two', 'three', 'four'],
columns = ['char', 'int', 'float'])
print(df2)
-----------------------------------------------------------
[out]:
char int float
one a 10 1.1
two b 20 2.2
three c 30 3.3
four d 40 4.4输出此时的行索引和列索引：
# 输出行索引
print(df2.index)
[out]:
Index(['one', 'two', 'three', 'four'], dtype='object')
--------------------------------------------------------
# 输出列索引
print(df2.columns)
[out]:
Index(['char', 'int', 'float'], dtype='object')
选择一列：
print(df2['char'])
print(df2.char)
# 两种方式输出一样
[out]:
one a
two b
three c
four d
Name: char, dtype: object注意此时方括号里面只传入一个字符串’char’，这样选出来的一列，结果的类型为Series
print(df2['char'])
print(df2.char)
# 两种方式输出一样
[out]:
one a
two b
three c
four d
Name: char, dtype: object选择多列：
print(df2[['char', 'int']])
[out]:
char int
one a 10
two b 20
three c 30
four d 40注意此时方括号里面传入一个列表 [‘char’, ‘int’]，选出的结果类型为 DataFrame。
如果只想选出来一列，却想返回 DataFrame 类型怎么办？
print(df2[['char']])
[out]:
char
one a
two b
three c
four d
---------------------------------------
type(df2[['char']])
[out]：pandas.core.frame.DataFrame注意直接使用df2[0]取某一列会报错，除非columns是由下标索引组成的，比如df1那个样子，df1[0]就不会报错。
print(df1[0])
[out]:
0 a
1 b
2 c
3 d
Name: 0, dtype: object
-----------------------
print(df2[0])
[out]:
KeyError: 0区别于选取列，此种方式[ ]中不再单独的传入一个字符串，而是需要使用冒号切片。
选取行标签从 ’two’ 到 ’three’ 的多行数据
print(df2['two': 'three'])
[out]:
char int float
two b 20 2.2
three c 30 3.3选取行标签为’two’这一行数据
# 此时返回的类型为DataFrame
print(df2['two': 'two'])
[out]:
char int float
two b 20 2.2在[ ]中不仅可以传入行标签，还可以传入行的编号。
选取从第1行到第3行的数据(编号从0开始)
print(df2[1:4])
[out]:
char int float
two b 20 2.2
three c 30 3.3
four d 40 4.4可以看到选取的数据是不包含方括号最右侧的编号所对应的数据的。
选取第1行的数据
print(df2[1:2])
[out]:
char int float
two b 20 2.2区别就是.loc()是根据行索引和列索引的值来选取数据，而.iloc()是根据从0开始的下标位置来进行索引的。
选取行：
使用.loc()
print(df2.loc['one'])
[out]:
char a
int 10
float 1.1
Name: one, dtype: object
-------------------------------------------
print(df2.loc[['one', 'three']])
[out]:
char int float
one a 10 1.1
three c 30 3.3使用.iloc()
print(df2.iloc[0])
[out]:
char a
int 10
float 1.1
Name: one, dtype: object
-------------------------------------------
print(df2.iloc[[0, 2]])
[out]:
char int float
one a 10 1.1
three c 30 3.3到此这篇关于python Pandas之DataFrame索引及选取数据的文章就介绍到这了,更多相关Python DataFrame索引 内容请搜索编程网以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持编程网！
--结束END--
本文标题: python Pandas之DataFrame索引及选取数据
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