「转」python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法
python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法

下面是简单的例子使用验证：

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np

data = DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),index=['one','two','three'],columns=['a','b','c','d','e'])

data
Out[7]: 
        a   b   c   d   e
one     0   1   2   3   4
two     5   6   7   8   9
three  10  11  12  13  14

#对列的操作方法有如下几种

data.icol(0)   #选取第一列
E:\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\ipython\start_kernel.py:1: FutureWarning: icol(i) is deprecated. Please use .iloc[:,i]
  # -*- coding: utf-8 -*-
Out[35]: 
one       0
two       5
three    10
Name: a, dtype: int32

data['a']
Out[8]: 
one       0
two       5
three    10
Name: a, dtype: int32

data.a
Out[9]: 
one       0
two       5
three    10
Name: a, dtype: int32

data[['a']]
Out[10]: 
        a
one     0
two     5
three  10

data.ix[:,[0,1,2]]  #不知道列名只知道列的位置时
Out[13]: 
        a   b   c
one     0   1   2
two     5   6   7
three  10  11  12

data.ix[1,[0]]  #选择第2行第1列的值
Out[14]: 
a    5
Name: two, dtype: int32

data.ix[[1,2],[0]]   #选择第2,3行第1列的值
Out[15]: 
        a
two     5
three  10

data.ix[1:3,[0,2]]  #选择第2-4行第1、3列的值
Out[17]: 
        a   c
two     5   7
three  10  12

data.ix[1:2,2:4]  #选择第2-3行，3-5（不包括5）列的值
Out[29]: 
     c  d
two  7  8

data.ix[data.a>5,3]
Out[30]: 
three    13
Name: d, dtype: int32

data.ix[data.b>6,3:4]  #选择'b'列中大于6所在的行中的第4列，有点拗口
Out[31]: 
        d
three  13

data.ix[data.a>5,2:4]  #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5（不包括5）列
Out[32]: 
        c   d
three  12  13

data.ix[data.a>5,[2,2,2]]  #选择'a'列中大于5所在的行中的第2列并重复3次
Out[33]: 
        c   c   c
three  12  12  12

#还可以行数或列数跟行名列名混着用
data.ix[1:3,['a','e']]
Out[24]: 
        a   e
two     5   9
three  10  14

data.ix['one':'two',[2,1]]
Out[25]: 
     c  b
one  2  1
two  7  6

data.ix[['one','three'],[2,2]]
Out[26]: 
        c   c
one     2   2
three  12  12

data.ix['one':'three',['a','c']]
Out[27]: 
        a   c
one     0   2
two     5   7
three  10  12

data.ix[['one','one'],['a','e','d','d','d']]
Out[28]: 
     a  e  d  d  d
one  0  4  3  3  3
one  0  4  3  3  3

#对行的操作有如下几种：
data[1:2]  #（不知道列索引时）选择第2行，不能用data[1]，可以用data.ix[1]
Out[18]: 
     a  b  c  d  e
two  5  6  7  8  9

data.irow(1)   #选取第二行
Out[36]: 
a    5
b    6
c    7
d    8
e    9
Name: two, dtype: int32

data.ix[1]   #选择第2行
Out[20]: 
a    5
b    6
c    7
d    8
e    9
Name: two, dtype: int32


data['one':'two']  #当用已知的行索引时为前闭后闭区间，这点与切片稍有不同。
Out[22]: 
     a  b  c  d  e
one  0  1  2  3  4
two  5  6  7  8  9

data.ix[1:3]  #选择第2到4行，不包括第4行，即前闭后开区间。
Out[23]: 
        a   b   c   d   e
two     5   6   7   8   9
three  10  11  12  13  14

data.ix[-1:]  #取DataFrame中最后一行，返回的是DataFrame类型,**注意**这种取法是有使用条件的，只有当行索引不是数字索引时才可以使用，否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型
Out[11]: 
        a   b   c   d   e
three  10  11  12  13  14

data[-1:]  #跟上面一样，取DataFrame中最后一行，返回的是DataFrame类型
Out[12]: 
        a   b   c   d   e
three  10  11  12  13  14

data.ix[-1] #取DataFrame中最后一行，返回的是Series类型，这个一样，行索引不能是数字时才可以使用
Out[13]: 
a    10
b    11
c    12
d    13
e    14
Name: three, dtype: int32

data.tail(1)   #返回DataFrame中的最后一行
data.head(1)   #返回DataFrame中的第一行
最后编辑于：2018.03.21 04:47:42