pandas抽取行列数据的几种方法
取行和列的几种常用方式：
data[列名]：取单列或多列，不能用连续方式取，也不能用于取行。
data.列名：只用于取单列，不能用于行。
data[i:j]：用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行，不能用于列的选取。
data.loc[行名,列名]：用对象的.loc[]方法实现各种取数据方式。
data.iloc[行下标,列下标]：用对象的.iloc[]方法实现各种取数据方式。
首先生成一个DataFrame对象：
importpandasaspd score=[[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]] name=['小新','小红','小李'] course=['语文','数学','英语','政治'] mydata=pd.DataFrame(data=score,columns=name,index=course)#指定行列名 print(mydata)
小新 小红 小李
语文 34 67 87
数学 68 98 58
英语 75 73 86
政治 94 59 81
1.直接用列名抽取单列或多列–data[列名]
print(mydata['小红'])#输出是一个Series对象，而不是DataFrame对象 语文67 数学98 英语73 政治59 print(mydata[['小红']])#加了[]，此时输出的是DataFrame对象 小红 语文67 数学98 英语73 政治59 print(mydata[['小红','小李']])#选择两列，此时必须用[]将两列括起来 小红小李 语文6787 数学9858 英语7386 政治5981
2.用行所在矩阵索引抽取一个行或者连续多行数据
print(mydata[0:1])#通过0:1选择了第0行 小新小红小李 语文346787 mydata[0:3]#通过0:3选择了第0,1,2三行 小新小红小李 语文346787 数学689858 英语757386
3.用数据的“·”方式获取某一列数据
print(mydata.小红)#通过.小红选择了小红列，注意输出的是Series对象 语文67 数学98 英语73 政治59
4.panadas中利用DataFrame对象的.loc[,]、.iloc[,]方法抽取数据
引例：
importpandasaspd score=[[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]] name=['小新','小红','小李'] course=['语文','数学','英语','政治'] mydata1=pd.DataFrame(data=score,columns=name,index=course)#指定行名（index）和列名（columns） print(mydata1) mydata2=pd.DataFrame(score)#不指定行列名，默认使用0,1,2…… print(mydata2)
小明 小红 小李
语文 34 67 87
数学 68 98 58
英语 75 73 86
政治 94 59 81
0 1 2
0 34 67 87
1 68 98 58
2 75 73 86
3 94 59 81
DataFrame对象的.loc[]和.iloc[]方法都可用于抽取数据，区别是：
- .loc[]：以列名和行名作为参数。
- .iloc[]：以二维矩阵的位置指标（即0,1,2……）作为参数。
.loc[]语法：
有两个输入参数，第一个指定行名，第二个指定列名。当只有一个参数时，默认是行名（即抽取整行），所有列都选中。
.iloc[]语法：
有两个输入参数，第一个指定行位置，第二个指定列位置。当只有一个参数时，默认是行位置（即抽取整行），所有列都选中。
总结：
当需要选中所有行的某几列时，行参数可以省略，列参数需要指定，此时列参数前面必须带上“,:”，形如.loc[:,列参数]，.iloc[:,列参数]。
两种方法当只指定一个输入参数时，都默是跟“行”相关，而“列”则全部被选中。如何行和列都需要指定时，中间用“逗号,”隔开，这非常重要，否则出错。
两个方法都接受两个参数，第一个是“行标签”或者“矩阵行号”，第二个是“列标签”或者“矩阵列号”。
学习链接：
Panadas中利用DataFrame对象的.loc[,]、.iloc[,]方法抽取数据
pandas的DataFrame对象抽取“整列”或者“整行”数据
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