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這篇文章主要為大家展示了“Pandas之行選擇和列選擇的示例分析”,內(nèi)容簡(jiǎn)而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領(lǐng)大家一起研究并學(xué)習(xí)一下“Pandas之行選擇和列選擇的示例分析”這篇文章吧。
在剛學(xué)Pandas時(shí),行選擇和列選擇非常容易混淆,在這里進(jìn)行一下討論和歸納
import pandas as pd fandango = pd.read_csv('fandango_score_comparison.csv')
原始的數(shù)據(jù)如下(截取了一部分)
行選擇
Pandas進(jìn)行行選擇一般有三種方法:
連續(xù)多行的選擇用類似于python的列表切片
按照指定的索引選擇一行或多行,使用loc[]方法
按照指定的位置選擇一行多多行,使用iloc[]方法
第一種,使用類似于python的列表切片
n = fandango[1:3]
從結(jié)果可以看到,和python的列表切片一樣,索引號(hào)從0開始,選擇了索引號(hào)1和2的數(shù)據(jù)(不包括3)
第二種,按照指定的索引選擇一行或多行,使用loc[]方法
o = fandango.loc[1] p = fandango.loc[1:3]
可以看到,o是一個(gè)Series,選擇了索引號(hào)為1的那一行數(shù)據(jù),注意p,它與第一種的列表索引最大的不同是包含了索引號(hào)為3的那一行數(shù)據(jù)
u = fandango.loc[[1,3]]
這里按照索引號(hào)選擇不連續(xù)的行
第三種,按照指定的位置選擇一行多多行,使用iloc[]方法
在上面的數(shù)據(jù)中,使用iloc[]和loc[]的效果是一樣的,因?yàn)樗饕?hào)都是從0開始并且連續(xù)不斷,現(xiàn)在我要?jiǎng)h除索引號(hào)為1和2的這兩行
fandango_drop = fandango.drop([1,2], axis=0)
可以看到的確刪除了兩行數(shù)據(jù)
此時(shí)我仍然用loc[]來索引行號(hào)為2的那一行,就會(huì)出錯(cuò)
s = fandango_drop.loc[2]
但是,我使用iloc[]來進(jìn)行一次
t = fandango_drop.iloc[2]
看到了吧,iloc[2]的意思是選擇第三行的數(shù)據(jù),也就是索引號(hào)為4的那一行數(shù)據(jù),因?yàn)閕loc[]的計(jì)算也是從0開始的,所以iloc[]適用于數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選后造成索引號(hào)與原來不一致的情況
loc[]與iloc[]方法之間還有一個(gè)巨大的差別,那就是loc[]里的參數(shù)是對(duì)應(yīng)的索引值即可,所以參數(shù)可以是整數(shù),也可以是字符串。而iloc[]里的參數(shù)表示的是第幾行的數(shù)據(jù),所以只能是整數(shù)
列選擇
列選擇比較簡(jiǎn)單,只要直接把列名傳遞過去即可,如果有多列的數(shù)據(jù),要單獨(dú)指出列名或列的索引號(hào)
第一種,選擇單列,選擇了電影名稱那一列
q = fandango['FILM']
第二種,通過指定列名選擇多列
r = fandango[['FILM','Metacritic']]
第三種,非常容易讓人混淆的,通過列的索引號(hào)選擇多列
v = fandango[[0,1,2]]
其實(shí),列也是有一個(gè)索引號(hào)的,看到這里不禁想問,那我要選擇前5列呢?我不想寫一個(gè)長(zhǎng)列表,又不想逐個(gè)寫出這5列的名稱,能否用切片呢?
x = fandango[[0:5]]
事實(shí)證明,這是不行的,更好的方法是在參數(shù)中構(gòu)建一個(gè)列表
w = fandango[list(range(5))]
以上是“Pandas之行選擇和列選擇的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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