dataFrame 切片操作

Posted 2020-11-10 风雷

 loc——通过行标签索引行数据
# iloc——通过行号索引行数据
# ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 和at 和iat 的混合）
# 同理，索引列数据也是如此！
# : 在切片操作相当于数组，前后没有值时取全部，前后为数字序号时，不包括末端，前后为名称时则包括末端
#  特殊情况 df[1:] 相当于第一行到最后一行， df[1:-1] 第一行到倒数第二行
# at等价于loc, iat等价于iloc，但是只能取到一个数据, 单数速度更快
# 直接通过df获取数据，和ix的区别，默认序号取行， 默认字符串其他取列， 正常获取格式 df[行][列]，（注意列的格式不能使用 ：格式, 另外不能使用 df[行，列] 格式获取）

data=[[1,2,3],[4,5,6]]
index=[‘A‘,‘B‘]#行号
columns=[‘a‘,‘b‘,‘c‘]#列号
df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框

#---------------------------------------获取单行数据-----------------------------------------------------------
# 只能用索引名，如果未指定索引，则是自带(0--N)
print df.loc[‘A‘]

# 只能用索序号, 取第一行
print df.iloc[0]

# 使用ix测试，取第一行
print df.ix[‘A‘]
print df.ix[0]

#---------------------------------------获取单行数据-----------------------------------------------------------

#---------------------------------------获取列数据-----------------------------------------------------------
# 全部行,列名为‘a‘的数据 , 等价于 df.loc[:][ ‘a‘] 和 df[‘a‘]
# 使用loc
print df.loc[:, ‘a‘]
print df.loc[:][ ‘a‘]
print df[‘a‘]
# 使用iloc
print df.iloc[:, 0]
# 使用ix
print df.ix[:, 0]
print df.ix[:, ‘a‘]

#---------------------------------------获取列数据-----------------------------------------------------------

#---------------------------------------获取多行数据-----------------------------------------------------------
# 使用名称时末端包含
print df.loc[‘A‘:‘B‘]
# 使用默认索引时，末端不包含，所以需要使用0: 2
print df.iloc[0:2]
print df.ix[‘A‘:‘B‘]
print df.ix[0:2]
#---------------------------------------获取多行数据-----------------------------------------------------------

#---------------------------------------获取多列数据-----------------------------------------------------------
# 等价于 df.loc[:, [‘a‘,‘b‘]]
# 取全部行，‘a‘, ‘b‘列
print  df.loc[:, ‘a‘:‘b‘]
print  df.iloc[:, 0:2]
print  df.ix[:, ‘a‘:‘b‘]
print  df.ix[:, 0:2]
#---------------------------------------获取多列数据-----------------------------------------------------------

#---------------------------------------获取多行多列数据-----------------------------------------------------------
#取第一行 ‘a‘,‘b‘列
print df.loc[‘A‘,‘a‘:‘b‘]
print df.iloc[0, 0:2]
print df.ix[‘A‘,‘a‘:‘b‘]
print df.ix[0, 0:2]
#---------------------------------------获取多行多列数据-----------------------------------------------------------

#---------------------------------------直接用df获取数据-----------------------------------------------------------
# 取全部行
# 取全部行，全部列
print df[:]
# 取第一行，全部列
print df[0:1]
# 取第二行到最后一行
print df[1:]
# 取第1行到倒数第二行, 不包括最后一行
print df[0:-1]
#  取倒数第二行
print df[-2:-1]
# 获取前2行
print df[0:2]

# 获取‘a‘,‘b‘列， 在df直接取的情况下，不能使用‘a‘:‘b‘, 使用[‘a‘, ‘b‘]代替，而且不能和行出现在同一个数组中
print df[[‘a‘,‘b‘]]
# 第一行，‘a‘,‘b‘列， 在df直接取的情况下，不能使用‘a‘:‘b‘, 使用[‘a‘, ‘b‘]代替，而且不能和行出现在同一个数组中，而且必须出现在列后，df[0:1， [[‘a‘,‘b‘]]]这种写法非法
# 等价于 df.ix[0:1, ‘a‘:‘b‘]
print df[0:1][[‘a‘,‘b‘]]
print df.ix[0:1, ‘a‘:‘b‘]
print df.ix[0:1, [‘a‘,‘b‘]]
print df.ix[0:1][[‘a‘,‘b‘]]


#操作列
#获取列最后一行
print df[‘a‘][-1]
#获取列最后两行
print df[‘a‘][-2:]

#---------------------------------------直接用df获取数据-----------------------------------------------------------

#---------------------------------------直接用at获取数据-----------------------------------------------------------
print df.at[‘A‘, ‘a‘]
#---------------------------------------直接用at获取数据-----------------------------------------------------------

#---------------------------------------直接用iat获取数据-----------------------------------------------------------
print df.iat[0, 0]
#---------------------------------------直接用iat获取数据-----------------------------------------------------------