python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法

2023-09-14 07:27:07 69

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

importpandasaspd
importnumpyasnp


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']})
#datatypeofcolumns
printdf.dtypes
#indexes
printdf.index
#returnpandas.Index
printdf.columns
#eachrow,returnarray[array]
printdf.values
printdf

sexobject
tipfloat64
total_billfloat64
dtype:object
RangeIndex(start=0,stop=5,step=1)
Index([u'sex',u'tip',u'total_bill'],dtype='object')
[['Female'1.0116.99]
['Male'1.6610.34]
['Male'3.523.68]
['Male'3.3123.68]
['Female'3.6124.59]]
sextiptotal_bill
0Female1.0116.99
1Male1.6610.34
2Male3.5023.68
3Male3.3123.68
4Female3.6124.59

printdf.loc[1:3,['total_bill','tip']]
printdf.loc[1:3,'tip':'total_bill']
printdf.iloc[1:3,[1,2]]
printdf.iloc[1:3,1:3]

total_billtip
110.341.66
223.683.50
323.683.31
tiptotal_bill
11.6610.34
23.5023.68
33.3123.68
tiptotal_bill
11.6610.34
23.5023.68
tiptotal_bill
11.6610.34
23.5023.68

错误的表示：

printdf.loc[1:3,[2,3]]#.loc仅支持列名操作

KeyError:'Noneof[[2,3]]areinthe[columns]'

printdf.loc[[2,3]]#.loc可以不加列名，则是行选择

sextiptotal_bill
2Male3.5023.68
3Male3.3123.68

printdf.iloc[1:3]#.iloc可以不加第几列，则是行选择

sextiptotal_bill
1Male1.6610.34
2Male3.5023.68

printdf.iloc[1:3,'tip':'total_bill']

TypeError:cannotdosliceindexingonwiththeseindexers[tip]of

printdf.at[3,'tip']
printdf.iat[3,1]
printdf.ix[1:3,[1,2]]
printdf.ix[1:3,['total_bill','tip']]

3.31
3.31
tiptotal_bill
11.6610.34
23.5023.68
33.3123.68
total_billtip
110.341.66
223.683.50
323.683.31

printdf.ix[[1,2]]#行选择

sextiptotal_bill
1Male1.6610.34
2Male3.5023.68

printdf[1:3]
printdf[['total_bill','tip']]
#printdf[1:2,['total_bill','tip']]#TypeError:unhashabletype

sextiptotal_bill
1Male1.6610.34
2Male3.5023.68
total_billtip
016.991.01
110.341.66
223.683.50
323.683.31
424.593.61

printdf[1:3,1:2]

TypeError:unhashabletype

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pythonpandasdataframe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毛票票。

python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法

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