pandas資料選擇（索引）

import pandas as pd

import numpy as np

dates = pd.date_range('20180101',periods=6)

df = pd.dataframe(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['a','b','c','d'])

print(df)  #基本資料

a   b   c   d

2018-01-01   0   1   2   3
2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23

print(df.a, df['a']) #引用a列的兩種方式

2018-01-01     0

2018-01-02     4
2018-01-03     8
2018-01-04    12
2018-01-05    16
2018-01-06    20
freq: d, name: a, dtype: int32 2018-01-01     0
2018-01-02     4
2018-01-03     8
2018-01-04    12
2018-01-05    16
2018-01-06    20
freq: d, name: a, dtype: int32

print(df[0:2])  #引用行的兩種方式

a  b  c  d

2018-01-01  0  1  2  3
2018-01-02  4  5  6  7

print( df['2018-01-02':'2018-01-04'])

a   b   c   d

2018-01-02   4   5   6   7
2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15

print(df.loc['2018-01-02'])  #loc——通過行標籤索引行資料

a    4

b    5
c    6
d    7
name: 2018-01-02 00:00:00, dtype: int32

print(df.loc['2018-01-02',['a','b']]) #應用在index的基礎上之後，可以選取所需的列

a    4

b    5
name: 2018-01-02 00:00:00, dtype: int32

print(df.iloc[3:5,2:4])

c   d

2018-01-04  14  15
2018-01-05  18  19

print(df.iloc[[1,3,5],2:4]) #跳行取數

c   d

2018-01-02   6   7
2018-01-04  14  15
2018-01-06  22  23

print(df.ix[0:3,['a','b']])

a  b

2018-01-01  0  1
2018-01-02  4  5
2018-01-03  8  9
c:\users\administrator\anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: deprecationwarning: 
.ix is deprecated. please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing

print(df[df.a>=8])

a   b   c   d

2018-01-03   8   9  10  11
2018-01-04  12  13  14  15
2018-01-05  16  17  18  19
2018-01-06  20  21  22  23

print(df.a>=8)

2018-01-01    false

2018-01-02    false
2018-01-03     true
2018-01-04     true
2018-01-05     true
2018-01-06     true
freq: d, name: a, dtype: bool

pandas 2索引和選擇資料

對於一種資料結構,最基本的操作就應該是增刪改查了。行選擇和列選擇有許多方法，很容易記混，常用的要記住。主要方法有三種 iloc,loc,df.loc index1 index2 price df.iloc a b price 123 4567 s.sample frac 0.5 引數 預設選擇行，n...

Pandas 選擇資料

pandas 具有非常豐富的資料篩選能力，可以支援多種個性化的篩選 dates pd.date range 20210125 periods 6 df pd.dataframe np.arange 24 reshape 6,4 index dates,columns a b c d print df...

pandas入門 資料選擇

關於pandas資料選擇的知識點總結。df pd.dataframe 建立的dataframe資訊如下 a b c 0 3 1.2 aa 1 4 2.4 bb 2 8 4.5 cc 3 9 7.3 dd df1 df a 根據列名選取一列，以series的形式返回列 df1 df.a 與上面寫法效果...