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SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取。相关函数如下:
1)loc,基于列label,可选取特定行(根据行index);
2)iloc,基于行/列的position;
3)at,根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素;
4)iat,与at类似,不同的是根据position来定位的;
5)ix,为loc与iloc的混合体,既支持label也支持position;
实例
import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59], 'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61], 'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']}) # data type of columns print df.dtypes # indexes print df.index # return pandas.Index print df.columns # each row, return array[array] print df.values print df
sex object tip float64 total_bill float64 dtype: object RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) Index([u'sex', u'tip', u'total_bill'], dtype='object') [['Female' 1.01 16.99] ['Male' 1.66 10.34] ['Male' 3.5 23.68] ['Male' 3.31 23.68] ['Female' 3.61 24.59]] sex tip total_bill 0 Female 1.01 16.99 1 Male 1.66 10.34 2 Male 3.50 23.68 3 Male 3.31 23.68 4 Female 3.61 24.59
print df.loc[1:3, ['total_bill', 'tip']] print df.loc[1:3, 'tip': 'total_bill'] print df.iloc[1:3, [1, 2]] print df.iloc[1:3, 1: 3]
total_bill tip 1 10.34 1.66 2 23.68 3.50 3 23.68 3.31 tip total_bill 1 1.66 10.34 2 3.50 23.68 3 3.31 23.68 tip total_bill 1 1.66 10.34 2 3.50 23.68 tip total_bill 1 1.66 10.34 2 3.50 23.68
错误的表示:
print df.loc[1:3, [2, 3]]#.loc仅支持列名操作
KeyError: 'None of [[2, 3]] are in the [columns]'
print df.loc[[2, 3]]#.loc可以不加列名,则是行选择
sex tip total_bill 2 Male 3.50 23.68 3 Male 3.31 23.68
print df.iloc[1:3]#.iloc可以不加第几列,则是行选择
sex tip total_bill 1 Male 1.66 10.34 2 Male 3.50 23.68
print df.iloc[1:3, 'tip': 'total_bill']
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> with these indexers [tip] of <type 'str'>
print df.at[3, 'tip'] print df.iat[3, 1] print df.ix[1:3, [1, 2]] print df.ix[1:3, ['total_bill', 'tip']]
3.31 3.31 tip total_bill 1 1.66 10.34 2 3.50 23.68 3 3.31 23.68 total_bill tip 1 10.34 1.66 2 23.68 3.50 3 23.68 3.31
print df.ix[[1, 2]]#行选择
sex tip total_bill 1 Male 1.66 10.34 2 Male 3.50 23.68
print df[1: 3] print df[['total_bill', 'tip']] # print df[1:2, ['total_bill', 'tip']] # TypeError: unhashable type
sex tip total_bill 1 Male 1.66 10.34 2 Male 3.50 23.68 total_bill tip 0 16.99 1.01 1 10.34 1.66 2 23.68 3.50 3 23.68 3.31 4 24.59 3.61
print df[1:3,1:2]
TypeError: unhashable type
总结
1).loc,.iloc,.ix,只加第一个参数如.loc([1,2]),.iloc([2:3]),.ix[2]…则进行的是行选择
2).loc,.at,选列是只能是列名,不能是position
3).iloc,.iat,选列是只能是position,不能是列名
4)df[]只能进行行选择,或列选择,不能同时进行列选择,列选择只能是列名。
以上这篇python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年11月26日
2024年11月26日
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