《利用python進行資料分析》之整數索引

2021-09-01 07:40:52 字數 1495 閱讀 9630

# -*- coding: utf-8 -*-

"""created on sat nov 17 22:23:46 2018

@author: muli

"""from pandas import series,dataframe

import pandas as pd

import numpy as np

#整數索引

#操作由整數索引的pandas物件常常會讓新手抓狂,

#因為他們跟內建的python資料結構(如列表和元組)在索引語義上有些不同。

#例如,你可能認為下面的**不會報錯。

ser=series(np.arange(3.))

print(ser)

print("------")

# 索引範圍是[0,2]

print(ser[0])

print("++++++++++")

#雖然pandas會「求助於」整數索引,但是沒有哪種方法能夠既不引入bug,又能解決問題的。

#我們有乙個含有0,1,2的索引,但是很難推斷出使用者想要什麼:

ser2=series(np.arange(3.),index=['a','b','c'])

print(ser2[-1])

print(ser.ix[:1])

print("++++++++++")

#如果需要可靠的,不考慮索引型別的,基於位置的索引,

#可以使用series 的 iget_value 方法和dataframe的irow和icol方法:

ser3=series(range(5),

index=[-5,1,3,0,10])

print(ser3)

print("*****=")

# 報錯:'series' object has no attribute 'iget_value'

#print(ser3.iget_value(2))

#loc

#print(ser3.loc(2))

print(ser3.iat[2])

print("*************************")

print("*************************")

frame=dataframe(np.arange(6).reshape(3,2),

index=[2,0,1])

print(frame)

print("~~~~~~~~~~~~~~~~~~~")

# 報錯:'dataframe' object has no attribute 'icol'

# 原因:icol is deprecated.

#print(frame.icol(0))

#iloc[:, i]

# 選取的是 列

#print(frame.iloc[:, 1])

# 選取的是 行

print(frame.iloc[1, :])

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