pandas DataFrame索引行列的实现

  • 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我们。

赞 (0)

相关推荐

  • pandas.dataframe中根据条件获取元素所在的位置方法(索引)

    在dataframe中根据一定的条件,得到符合要求的某行元素所在的位置. 代码如下所示: df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist() print(a) df如下所示,以上通过选取"BoolCol"取

  • python中pandas.DataFrame的简单操作方法（创建、索引、增添与删除）

    前言 最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明,都是一些基础的操作,但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame,花了我挺长时间去调整BUG的.我在这里做一些总结,方便你我他.感兴趣的朋友们一起来看看吧. 一.创建DataFrame的简单操作: 1.根据字典创造: In [1]: import pandas as pd In [3]: aa={'one':[1,2,3],'two':[2,3,4],'three':[3,4,5]} In [4]: bb=

  • 对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解

    一.假设有这样一个原始dataframe 二.提取索引 (已经做了一些操作将Age为NaN的行提取出来并合并为一个dataframe,这里提取的是该dataframe的索引,道理和操作是相似的,提取的代码没有贴上去是为了不显得太繁杂让读者看着繁琐) >>> index = unknown_age_Mr.index.tolist() #记得转换为list格式 三.提取索引对应的原始dataframe的行 使用iloc函数将数据块提取出 >>> age_df.iloc[in

  • python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法

    reindex更多的不是修改pandas对象的索引,而只是修改索引的顺序,如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行.且不会修改原数组,要修改需要使用赋值语句. series.reindex() import pandas as pd import numpy as np obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64 print obj.reinde

  • pandas.dataframe按行索引表达式选取方法

    需要把一个从csv文件里读取来的数据集等距抽样分割,这里用到了列表表达式和dataframe.iloc 先生成索引列表: index_list = ['%d' %i for i in range(df.shape[0]) if i % 3 == 0] 在dataframe中选取 sample_df = df.iloc[index_list] 合起来 sample_df = df.iloc[['%d' %i for i in range(df.shape[0]) if i % 3 == 0]] 各

  • 在Python中pandas.DataFrame重置索引名称的实例

    例子: 创建DataFrame ### 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt test = pd.DataFrame({'a':[11,22,33],'b':[44,55,66]}) """ a b 0 11 44 1 22 55 2 33 66 """ 更改列名方法一:rename test.rename(columns={'a':

  • pandas将DataFrame的列变成行索引的方法

    pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_index方法 data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"])

  • pandas DataFrame索引行列的实现

    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) "&q

  • Pandas.DataFrame转置的实现 原创

    简述 Motivation sometimes,换一种获取数据的方式,可以提高数据获取的速度. sometimes,由于预计爬取的数据长度不确定,只能这么先存储起来. sometimes,有个给你的数据就是这样,但是没办法很方便的使用 - 这些情况下,你可能就会需要遇到DataFrame行列转置的方法. Contribution 提供了Pandas.DataFrame的行列转置的方法 实验部分 导入包 >>> import pandas as pd 创建数据 >>> d

  • pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法

    pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd

  • pandas取dataframe特定行列的实现方法

    pandas取dataframe特定行列的实现方法

    1.按列取.按索引/行取.按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd')) df['a']#取a列 df[['a','b']]#取a.b列 #ix可以用数字索引,也可以用index和column索引 df.ix[0]#取

  • 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

  • pandas DataFrame的修改方法(值、列、索引)

    对于DataFrame的修改操作其实有很多,不单单是某个部分的值的修改,还有一些索引的修改.列名的修改,类型修改等等.我们仅选取部分进行介绍. 一.值的修改 DataFrame的修改方法,其实前面介绍loc方法的时候介绍了一些. 1. loc方法修改 loc方法实际上是定位某个位置的数据的,但是定位完以后就可以对此位置的数据进行修改,使用此方法可以对DataFrame进行的修改如下: 1.对某行.某N行进行修改: 2.对某列.某N列进行修改: 3.对横坐标为某行或某N行,纵坐标为某列或者某N列的

  • 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

随机推荐