Pandas DataFrame数据选取
Pandas DataFrame提供了各种方法来选取数据，包括使用标签名、位置索引、布尔索引等。
标签名选取
使用标签名来选取数据，可以使用.loc或者.iloc方法，其中.loc是基于标签名的索引，.iloc是基于位置索引。
# 选取某一行 df.loc['标签名'] # 选取某几行 df.loc[['标签名1','标签名2']] # 选取某一列 df.loc[:,'列名'] # 选取某几列 df.loc[:,['列名1','列名2']] # 选取某一行某一列 df.loc['标签名','列名'] # 选取某一行某几列 df.loc['标签名',['列名1','列名2']]
位置索引选取
使用位置索引来选取数据，可以使用.iloc方法，其中.iloc是基于位置索引。
# 选取某一行 df.iloc[位置] # 选取某几行 df.iloc[[位置1,位置2]] # 选取某一列 df.iloc[:,位置] # 选取某几列 df.iloc[:,[位置1,位置2]] # 选取某一行某一列 df.iloc[位置,位置] # 选取某一行某几列 df.iloc[位置,[位置1,位置2]]
布尔索引选取
使用布尔索引来选取数据，可以使用[]方法。
# 选取某一列的内容 df[df['列名'] == '内容'] # 选取某一行某一列的内容 df[df['列名'] == '内容']['列名'] # 选取某一行某几列的内容 df[df['列名'] == '内容'][['列名1','列名2']]
Pandas DataFrame数据修改
Pandas DataFrame提供了各种方法来修改数据，可以使用.loc或者.iloc方法，其中.loc是基于标签名的索引，.iloc是基于位置索引。
# 修改某一行 df.loc['标签名'] = 新值 # 修改某几行 df.loc[[标签名1,标签名2]] = 新值 # 修改某一列 df.loc[:,'列名'] = 新值 # 修改某几列 df.loc[:,['列名1','列名2']] = 新值 # 修改某一行某一列 df.loc['标签名','列名'] = 新值 # 修改某一行某几列 df.loc['标签名',['列名1','列名2']] = 新值
Pandas DataFrame数据切片
Pandas DataFrame提供了各种方法来切片数据，可以使用.loc或者.iloc方法，其中.loc是基于标签名的索引，.iloc是基于位置索引。
# 切片某一行 df.loc['标签名':'标签名'] # 切片某几行 df.loc['标签名1':'标签名2'] # 切片某一列 df.loc[:,'列名':'列名'] # 切片某几列 df.loc[:,'列名1':'列名2'] # 切片某一行某一列 df.loc['标签名','列名':'列名'] # 切片某一行某几列 df.loc['标签名','列名1':'列名2']