第2章 索引
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv(『data/table.csv』,index_col=『id』)
df.head()
school class gender address height weight math physics
id 1101 s_1 c_1 m street_1 173 63 34.0 a+
1102 s_1 c_1 f street_2 192 73 32.5 b+
1103 s_1 c_1 m street_2 186 82 87.2 b+
1104 s_1 c_1 f street_2 167 81 80.4 b-
1105 s_1 c_1 f street_4 159 64 84.8 b+
一、單級索引
loc方法、iloc方法、操作符
最常用的索引方法可能就是這三類，其中iloc表示位置索引，loc表示標籤索引，也具有很大的便利性，各有特點
（a）loc方法（注意：所有在loc中使用的切片全部包含右端點！）
① 單行索引：
df.loc[1103]
school s_1
class c_1
gender m
address street_2
height 186
weight 82
math 87.2
physics b+
name: 1103, dtype: object
② 多行索引：
df.loc[[1102,2304]]
school class gender address height weight math physics
id 1102 s_1 c_1 f street_2 192 73 32.5 b+
2304 s_2 c_3 f street_6 164 81 95.5 a-
df.loc[1304:].head()
school class gender address height weight math physics
id 1304 s_1 c_3 m street_2 195 70 85.2 a
1305 s_1 c_3 f street_5 187 69 61.7 b-
2101 s_2 c_1 m street_7 174 84 83.3 c
2102 s_2 c_1 f street_6 161 61 50.6 b+
2103 s_2 c_1 m street_4 157 61 52.5 b-
df.loc[2402::-1].head()
school class gender address height weight math physics
id 2402 s_2 c_4 m street_7 166 82 48.7 b
2401 s_2 c_4 f street_2 192 62 45.3 a
2305 s_2 c_3 m street_4 187 73 48.9 b
2304 s_2 c_3 f street_6 164 81 95.5 a-
2303 s_2 c_3 f street_7 190 99 65.9 c
③ 單列索引：
df.loc[:,『height』].head()
id1101 173
1102 192
1103 186
1104 167
1105 159
name: height, dtype: int64
④ 多列索引：
df.loc[:,[『height』,『math』]].head()
height math
id 1101 173 34.0
1102 192 32.5
1103 186 87.2
1104 167 80.4
1105 159 84.8
df.loc[:,『height』:『math』].head()
height weight math
id 1101 173 63 34.0
1102 192 73 32.5
1103 186 82 87.2
1104 167 81 80.4
1105 159 64 84.8
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