- python版本: 3.6
- pandas版本: 0.23.4
行索引
索引行有三种方法,分别是 loc iloc ix
import pandas as pd import numpy as np index = ["a", "b", "c", "d"] data = np.random.randint(10, size=(4, 3)) df = pd.DataFrame(data, index=index) """ 0 1 2 a 9 7 1 b 0 0 7 c 2 6 5 d 8 2 5 """
loc
loc通过行索引名字来确定行的
单行索引, 返回Series对象
df.loc["a"] """ 0 9 1 7 2 1 Name: a, dtype: int64 """ df.loc["b"] """ 0 0 1 0 2 7 Name: b, dtype: int64 """
多行索引, 返回DataFrame对象
df.loc[["a", "c"]] """ 0 1 2 a 9 7 1 c 2 6 5 """
iloc
通过行索引序号来确定行的
单行索引, 返回Series对象
df.iloc[0] """ 0 9 1 7 2 1 Name: a, dtype: int64 """ df.iloc[1] """ 0 0 1 0 2 7 Name: b, dtype: int64 """
多行索引, 返回DataFrame对象
df.iloc[[0, 2]] """ 0 1 2 a 9 7 1 c 2 6 5 """
ix(不建议使用)
通过行索引名字或序号来确定行的, 如果行索引 index 的类型为整型时, 使用 ix 方法索引时为按行索引名字进行索引, 如行索引名不存在则会报错
index = [2, 3, 4, 5] df = pd.DataFrame(data, index=index) """ 0 1 2 2 9 7 1 3 0 0 7 4 2 6 5 5 8 2 5 """ df.ix[2] """ 0 9 1 7 2 1 Name: 2, dtype: int64 """ # 提示信息 """ .ix is deprecated. Please use .loc for label based indexing or .iloc for positional indexing """ # 如果 index 为整数, 则不能按行索引号进行索引 df.ix[0] """ ... KeyError: 0 """
列索引
索引行有两种方法,分别是 . []
import pandas as pd import numpy as np columns = ["i", "ii", "iii"] data = np.random.randint(10, size=(4, 3)) df = pd.DataFrame(data, columns=columns) """ i ii iii 0 4 5 9 1 0 3 4 2 7 9 1 3 8 2 3 """
通过 . 属性直接获取指定行, 返回Series对象
df.i """ 0 4 1 0 2 7 3 8 Name: i, dtype: int64 """
[]
单列索引, 返回DataFrame对象
df[["i"]] """ i 0 4 1 0 2 7 3 8 """
多列索引, 返回DataFrame对象
df[["i", "ii"]] """ i ii 0 4 5 1 0 3 2 7 9 3 8 2 """
同时索引行及列
通过指定索引名或切片方式进行索引
index = ["a", "f", "c", "h"] columns = ["i", "ii", "iii"] df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns) """ i ii iii a 4 5 9 f 0 3 4 c 7 9 1 h 8 2 3 """
loc
通过指定行及列索引名进行索引, 返回DataFrame对象
df.loc[["a", "f"], ["ii", "iii"]] """ ii iii a 5 9 f 3 4 """
通过指定行及列索引名范围进行索引(包含边值), 返回DataFrame对象
df.loc["a":"c", "ii":"iii"] """ ii iii a 5 9 f 3 4 c 9 1 """
iloc
通过指定行及列索引号进行索引, 返回DataFrame对象
df.iloc[[0, 1], [1, 2]] """ ii iii a 5 9 f 3 4 """
通过指定行及列索引号范围进行切片索引(左闭右开), 返回DataFrame对象
df.iloc[:3, 1:3] """ ii iii a 5 9 f 3 4 c 9 1 """
ix(不建议使用)
通过指定行及列索引号范围或名字范围进行切片, 返回DataFrame对象
df.ix["a":"c", "i":"iii"] df.ix["a":"c", 1:3] df.ix[:3, 1:3]
tips: 只有使用 iloc 或 ix 按索引号进行切片索引时才为左闭右开, 其余全闭
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,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?
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