pandas抽取行列数据的几种方法
取行和列的几种常用方式:
data[ 列名 ]: 取单列或多列,不能用连续方式取,也不能用于取行。
data.列名: 只用于取单列,不能用于行。
data[ i:j ]: 用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行,不能用于列的选取。
data.loc[行名,列名]: 用对象的.loc[]方法实现各种取数据方式。
data.iloc[行下标,列下标]: 用对象的.iloc[]方法实现各种取数据方式。
首先生成一个DataFrame对象:
import pandas as pd
score = [[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]]
name = ['小新','小红','小李']
course = ['语文','数学','英语','政治']
mydata = pd.DataFrame(data=score,columns=name,index=course)#指定行列名
print(mydata)
小新 小红 小李
语文 34 67 87
数学 68 98 58
英语 75 73 86
政治 94 59 81
1. 直接用列名抽取单列或多列 – data[列名]
print(mydata['小红']) # 输出是一个Series对象,而不是DataFrame对象
语文 67
数学 98
英语 73
政治 59
print(mydata[['小红']]) # 加了[],此时输出的是DataFrame对象
小红
语文 67
数学 98
英语 73
政治 59
print(mydata[['小红','小李']]) #选择两列,此时必须用[]将两列括起来
小红 小李
语文 67 87
数学 98 58
英语 73 86
政治 59 81
2. 用行所在矩阵索引抽取一个行或者连续多行数据
print(mydata[0:1]) #通过0:1选择了第0行
小新 小红 小李
语文 34 67 87
mydata[0:3] #通过0:3选择了第0,1,2三行
小新 小红 小李
语文 34 67 87
数学 68 98 58
英语 75 73 86
3. 用数据的“·”方式获取某一列数据
print(mydata.小红) #通过.小红选择了小红列,注意输出的是Series对象
语文 67
数学 98
英语 73
政治 59
4. panadas 中利用DataFrame对象的.loc[,]、.iloc[,]方法抽取数据
引例:
import pandas as pd
score = [[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]]
name = ['小新','小红','小李']
course = ['语文','数学','英语','政治']
mydata1 = pd.DataFrame(data=score,columns=name,index=course) # 指定行名(index)和列名(columns)
print(mydata1)
mydata2 = pd.DataFrame(score) # 不指定行列名,默认使用0,1,2……
print(mydata2)
小明 小红 小李
语文 34 67 87
数学 68 98 58
英语 75 73 86
政治 94 59 81
0 1 2
0 34 67 87
1 68 98 58
2 75 73 86
3 94 59 81
DataFrame对象的.loc[]和.iloc[]方法都可用于抽取数据,区别是:
- .loc[]: 以列名和行名作为参数。
- .iloc[]: 以二维矩阵的位置指标(即0,1,2……)作为参数。
.loc[]语法:
有两个输入参数,第一个指定行名,第二个指定列名。当只有一个参数时,默认是行名(即抽取整行),所有列都选中。
.iloc[]语法:
有两个输入参数,第一个指定行位置,第二个指定列位置。当只有一个参数时,默认是行位置(即抽取整行),所有列都选中。
总结:
当需要选中所有行的某几列时,行参数可以省略,列参数需要指定,此时列参数前面必须带上“,:”,形如.loc[:,列参数],.iloc[:,列参数]。
两种方法当只指定一个输入参数时,都默是跟“行”相关,而“列”则全部被选中。如何行和列都需要指定时,中间用“逗号,”隔开,这非常重要,否则出错。
两个方法都接受两个参数,第一个是“行标签”或者“矩阵行号”,第二个是“列标签”或者“矩阵列号”。
学习链接:
Panadas 中利用DataFrame对象的.loc[,]、.iloc[,]方法抽取数据
pandas的DataFrame对象抽取“整列”或者“整行”数据
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