Pandas基礎（三） 資料的篩選

2021-08-29 09:38:40 字數 2884 閱讀 5891

匯入pandas庫後，初始乙個dataframe：

data = pd.dataframe(np.arange(16).reshape((4, 4)),


index=['ohio', 'colorado', 'utah', 'new york'],


columns=['one', 'two', 'three', 'four'])
輸出：

one	two	three	four


ohio		0	1	2	3


colorado	4	5	6	7


utah		8	9	10	11


new york	12	13	14	15
1.簡單的列的檢視

df.three
或者：

df['three']
多列的檢視：

df[['one','three']]
2.使用loc和iloc選擇資料：loc和iloc允許我們使用軸標籤（loc）或整數標籤（iloc）以numpy風格的語法從dataframe中篩選出想要檢視的資料。

通過標籤篩選出單行多列的資料：

data.loc['ohio',['two','three']]
輸出：

two      1


three    2


name: ohio, dtype: int64
通過整數標籤iloc選擇資料：

data.iloc[2,[3,0,1]]
輸出：

four    11


one      8


two      9


name: utah, dtype: int64


data.iloc[2]
輸出：

one       8


two       9


three    10


four     11


name: utah, dtype: int64
索引功能還可以用於切片

data.loc[:'utah','two']
輸出：

ohio        1


colorado    5


utah        9


name: two, dtype: int64


data.iloc[:,:3]
輸出：

one	two	three


ohio		0	1	2


colorado	4	5	6


utah		8	9	10


new york	12	13	14


data.iloc[:,:3][data.three > 5]
輸出：

one	two	three


colorado	4	5	6


utah		8	9	10


new york	12	13	14
dataframe索引選項如下圖：

3.多個條件篩選：

data[(data.one > 4) & (data.four == 11)]
輸出：

one	two	three	four


utah	8	9	10	11
4.特殊條件篩選資料我們新建乙個資料表df，表結構如下：

state	year	pop


0	ohio	2000	1.5


1	ohio	2001	1.7


2	ohio	2002	3.6


3	nevada	2001	2.4


4	nevada	2002	2.9


5	nevada	2003	3.2


6	oland	2004	3.2
選擇state中以』o』開始的資料：

df[df.state.str.startswith('o')]
輸出：

state	year	pop


0	ohio	2000	1.5


1	ohio	2001	1.7


2	ohio	2002	3.6


6	oland	2004	3.2
選擇ohio和nevada的pop資料：

df.loc[df.state.isin(['nevada','ohio']),['state','pop']]
輸出：

state	pop


0	ohio	1.5


1	ohio	1.7


2	ohio	3.6


3	nevada	2.4


4	nevada	2.9


5	nevada	3.2
總之：loc是以行列的名字為索引做資料篩選；而iloc則是以行列的整數字置（index）為索引進行資料篩選。

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