python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法

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

import pandas as pd
import numpy as np

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']})
# data type of columns
print df.dtypes
# indexes
print df.index
# return pandas.Index
print df.columns
# each row, return array[array]
print df.values
print df

sex      object
tip      float64
total_bill  float64
dtype: object
RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)
Index([u'sex', u'tip', u'total_bill'], dtype='object')
[['Female' 1.01 16.99]
 ['Male' 1.66 10.34]
 ['Male' 3.5 23.68]
 ['Male' 3.31 23.68]
 ['Female' 3.61 24.59]]
   sex  tip total_bill
0 Female 1.01    16.99
1  Male 1.66    10.34
2  Male 3.50    23.68
3  Male 3.31    23.68
4 Female 3.61    24.59
print df.loc[1:3, ['total_bill', 'tip']]
print df.loc[1:3, 'tip': 'total_bill']
print df.iloc[1:3, [1, 2]]
print df.iloc[1:3, 1: 3]
  total_bill  tip
1    10.34 1.66
2    23.68 3.50
3    23.68 3.31
  tip total_bill
1 1.66    10.34
2 3.50    23.68
3 3.31    23.68
  tip total_bill
1 1.66    10.34
2 3.50    23.68
  tip total_bill
1 1.66    10.34
2 3.50    23.68

错误的表示：

print df.loc[1:3, [2, 3]]#.loc仅支持列名操作
KeyError: 'None of [[2, 3]] are in the [columns]'
print df.loc[[2, 3]]#.loc可以不加列名，则是行选择
  sex  tip total_bill
2 Male 3.50    23.68
3 Male 3.31    23.68
print df.iloc[1:3]#.iloc可以不加第几列，则是行选择
sex  tip total_bill
1 Male 1.66    10.34
2 Male 3.50    23.68
print df.iloc[1:3, 'tip': 'total_bill']
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> with these indexers [tip] of <type 'str'>

print df.at[3, 'tip']
print df.iat[3, 1]
print df.ix[1:3, [1, 2]]
print df.ix[1:3, ['total_bill', 'tip']]
3.31
3.31
  tip total_bill
1 1.66    10.34
2 3.50    23.68
3 3.31    23.68
  total_bill  tip
1    10.34 1.66
2    23.68 3.50
3    23.68 3.31
print df.ix[[1, 2]]#行选择
  sex  tip total_bill
1 Male 1.66    10.34
2 Male 3.50    23.68
print df[1: 3]
print df[['total_bill', 'tip']]
# print df[1:2, ['total_bill', 'tip']] # TypeError: unhashable type
sex  tip total_bill
1 Male 1.66    10.34
2 Male 3.50    23.68
  total_bill  tip
0    16.99 1.01
1    10.34 1.66
2    23.68 3.50
3    23.68 3.31
4    24.59 3.61
print df[1:3,1:2]
TypeError: unhashable type

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python pandas dataframe 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我们。

您可能感兴趣的文章:

  • python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法
  • Python科学计算之Pandas详解
  • pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法
  • pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列的方法
  • python使用pandas实现数据分割实例代码
  • pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法
赞 (0)

相关推荐

  • pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法

    使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类型,注意前面要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型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我们. 您可能感兴趣的文章: python panda

  • python pandas中DataFrame类型数据操作函数的方法

    python数据分析工具pandas中DataFrame和Series作为主要的数据结构. 本文主要是介绍如何对DataFrame数据进行操作并结合一个实例测试操作函数. 1)查看DataFrame数据及属性 df_obj = DataFrame() #创建DataFrame对象 df_obj.dtypes #查看各行的数据格式 df_obj['列名'].astype(int)#转换某列的数据类型 df_obj.head() #查看前几行的数据,默认前5行 df_obj.tail() #查看后几

  • pandas中的DataFrame按指定顺序输出所有列的方法

    问题: 输出新建的DataFrame对象时,DataFrame中各列的显示顺序和DataFrame定义中的顺序不一致. 例如: import pandas as pd grades = [48,99,75,80,42,80,72,68,36,78] df = pd.DataFrame( {'ID': ["x%d" % r for r in range(10)], 'Gender' : ['F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'],

  • python使用pandas实现数据分割实例代码

    本文研究的主要是Python编程通过pandas将数据分割成时间跨度相等的数据块的相关内容,具体如下. 先上数据,有如下dataframe格式的数据,列名分别为date.ip,我需要统计每5s内出现的ip,以及这些ip出现的频数. ip date 0 127.0.0.21 15/Jul/2017:18:22:16 1 127.0.0.13 15/Jul/2017:18:22:16 2 127.0.0.11 15/Jul/2017:18:22:17 3 127.0.0.11 15/Jul/2017

  • Python科学计算之Pandas详解

    Python科学计算之Pandas详解

    起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (data analysis) .panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型. 在我看来,对于 Numpy 以及 Matplotlib ,Pandas可以帮助创建一个非常牢固的用于数据挖掘与分析的基础.而Scipy当然是另一个主要的也十分出色的科学计

  • pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的方法

    实例如下所示: import numpy as np import pandas as pd data = {'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Hangzhou', 'Chongqing'], 'year': [2016,2016,2015,2017,2016, 2016], 'population': [2100, 2300, 1000, 700, 500, 500]} frame = pd.DataFrame(

  • python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法

    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i

  • python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix实现

    相信很多人像我一样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚了!!! 先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用

  • python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

    官方函数 DataFrame.loc Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. .loc[] is primarily label based, but may also be used with a boolean array. # 可以使用label值,但是也可以使用布尔值 Allowed inputs are: # 可以接受单个的label,多个label的列表,多个label的切片 A singl

  • python pandas dataframe 按列或者按行合并的方法

    concat 与其说是连接,更准确的说是拼接.就是把两个表直接合在一起.于是有一个突出的问题,是横向拼接还是纵向拼接,所以concat 函数的关键参数是axis . 函数的具体参数是: concat(objs,axis=0,join='outer',join_axes=None,ignore_index=False,keys=None,levels=None,names=None,verigy_integrity=False) objs 是需要拼接的对象集合,一般为列表或者字典 axis=0 是

  • Pandas:DataFrame对象的基础操作方法

    DataFrame对象的创建,修改,合并 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFrame对象 # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame([1, 2, 3, 4, 5], columns=['cols'], index=['a','b','c','d','e']) print df cols a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 df2 = pd.DataFrame([[1, 2, 3],[4, 5, 6]], co

  • Python pandas DataFrame基础运算及空值填充详解

    Python pandas DataFrame基础运算及空值填充详解

    目录 前言 数据对齐 fill_value 空值api dropna fillna 总结 前言 今天我们一起来聊聊DataFrame中的索引. 上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc.loc以及逻辑索引等等.今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算. 数据对齐 我们可以计算两个DataFrame的加和,pandas会自动将这两个DataFrame进行数据对齐,如果对不上的数据会被置为Nan(not a number). 首先我们来

  • Python pandas.DataFrame 找出有空值的行

    0.摘要 pandas中DataFrame类型中,找出所有有空值的行,可以使用.isnull()方法和.any()方法. 1.找出含有空值的行 方法:DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()] 其中,isnull()能够判断数据中元素是否为空值:T为转置:any()判断该行是否有空值. import pandas as pd import numpy as np n = np.arange(20, dtype=float).reshape(5,4) n[2,3]

  • pandas Dataframe行列读取的实例

    如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import tkinter import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame data = {'a':[1,2,3], 'c':[4,5,6], 'b':[7,8,9] } frame = DataFrame(data,index=['one','two','three']) print(frame) print(fra

  • 删除python pandas.DataFrame 的多重index实例

    如下dataframe想要删除多层index top1000[:10] name sex births year prop year sex 1880 F 0 Mary F 7065 1880 0.077643 1 Anna F 2604 1880 0.028618 2 Emma F 2003 1880 0.022013 3 Elizabeth F 1939 1880 0.021309 4 Minnie F 1746 1880 0.019188 5 Margaret F 1578 1880 0.

  • python pandas dataframe 去重函数的具体使用

    今天笔者想对pandas中的行进行去重操作,找了好久,才找到相关的函数 先看一个小例子 from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() print IsDuplicated print type(IsDuplicated) data = data.drop_duplicates() print data 执行

随机推荐