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5.2.3.1 用loc与loci进行数据选择
loc:根据行列标签选取数据
iloc:根据行列数选取数据
data=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),
index=['Ohio','Colorado','Utah','New York'],
columns=['one','two','three','four'])
先用loc，一共需要中括号里输入两个项目，第一个是行，第二个是列。
In [10]: data.loc['Colorado',['two','three']]
Out[10]:
two 5
three 6
Name: Colorado, dtype: int64
然后用iloc，同样，需要输入两个项目，第一个是行，第二个是列。不一样的是刚才用的是行/列名，这里用到的是行/列数。
In [14]: data.iloc[2,[3,0,1]]
Out[14]:
four 11
one 8
two 9
Name: Utah, dtype: int64
In [15]: data.iloc[2]
Out[15]:
one 8
two 9
three 10
four 11
Name: Utah, dtype: int64
也可以选取多行原数据。同时自定义顺序。
貌似规律是和原数据相比，行列互换了。
In [16]: data.iloc[[1,2],[3,0,1]]
Out[16]:
four one two
Colorado 7 4 5
Utah 11 8 9
loc和iloc都可以使用:选择连续的数据。还可以
In [17]: data.loc[:'Utah','two']
Out[17]:
Ohio 1
Colorado 5
Utah 9
Name: two, dtype: int64
In [18]: data.iloc[:,:3][data.three>5]
Out[18]:
one two three
Colorado 4 5 6
Utah 8 9 10
New York 12 13 14
