记录一些pandas选择数据的内容,此前首先说行列名的获取和更改,以方便获取数据。此文作为学习巩固。
这篇博的内容顺序大概就是: 行列名的获取 —> 行列名的更改 —> 数据选择
一、pandas的行列名获取和更改
1. 获取: df.index() df.columns()
首先,举个例子,做一个DataFrame如下:
>import pandas as pd >import numpy as np >data = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}) >data
设置了列索引为 abc,行索引是自动生成的,也可以设置
>data.index = ['A','B','C'] >data
以下的做法都以这个 data 作为数据举例
接下来就可以获取索引了,index-行索引,columns-列索引
>data.index
>data.columns
2. 修改,看到有很多方法,这里推荐一种比较灵活好用的方法
df.rename(index={ }, columns={ }, inplace=True) >data.rename(index={'A':'D', 'B':'E', 'C':'F'}, columns={'a':'d', 'b':'e', 'c':'f'}, inplace = True) >data
说明3点:
1. index和columns无关,可以分别指定,也就是说,可以只修改行索引,那么rename()中只写index
2. 索引可以任意挑选,如此处,index={'A':'D', 'C':'F'} 则只改A和C,columns同样
3. inplace=True, 在原dataframe上改动
二、pandas的数据选择
1. 直接用索引选(不灵活、不推荐) df[ ]
1) 选择‘a'列
>data['a']
注意:
1. 这样取出的数据类型为 Series
2. 这种方法只能取出一列,不能用数字下标,不能多选或片选, data['a','b'] , data['a':'c'] , data[0]
2)选择'A','B'行
>data['A':'B'] >data[0:2] # 两种方法同一结果
注意:
1. 这样取出的数据类型为 DateFrame
2. 这种方法只能用于片选行,可以用数字下标,不能单独取,即 data['A'] , data['A','B'] , data[1]
2.使用 .loc(推荐) df.loc(),()内参数先行后列,区别行列的取法
1) 取列:
>data.loc[:,['a','c']] #图1 需要行全取,再对应指定列
2)取行:
>data.loc[['A','B']] #图2 直接指定行
3)取行列交叉值:
>data.loc[['A'],['b','c']] #图3
注意:
1. 区别 df.iloc()
.loc() —— 使用标签 label 作为索引取值
.iloc() —— 使用整数下标 index 作为索引取值,如上面三句可以换成以下三句,输出数据类型有不同
>data.iloc[:,[0,2]] # DataFrame >data.iloc[[0,1]] # DataFrame >data.iloc[0,[1,2]] # Series
2. 对于 数字类型的变量,可以使用bool 选取行,列不能用bool,如
>data.loc[data.b>5] # DataFrame
>data.loc[data.b>5,['c']] #DataFrame 输出为9位置的frame >data.iloc[data.b.values>5,[2]] #DataFrame 输出同上,需要有 .values取值
3. .ix[ ] 可以混用label和index,位置使用同 .loc[ ] .iloc[ ]
以上这篇对pandas的行列名更改与数据选择详解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。
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