一、对DataFrame的认知
DataFrame的本质是行(index)列(column)索引+多列数据。
为了简化理解,我们不妨换个思路…
现实中,为了简化对一件事物的描述,我们会选择几个特征。
例如,从(性别、身高、学历、职业、爱好..)等角度去刻画一个人,这些“角度”即为“特征”。
其中,不同的行表示不同的记录;列代表特征,不同记录因各个特征之间的差异而不同。
DataFrame默认索引是序号(0,1,2…),可以理解成位置索引。一般我们用id标识不同记录,不会改变index。但为了理解不同特征(列)含义,我们往往会重新指定column。
一些简易但不算严谨的理解是:
行列
行 – index – 记录 (一般沿用默认索引)
列 – column – 特征 (自定义索引)
索引
默认索引 – 序号 – 位置 – 方便索引但理解不易
自定义索引 – 特征名称 – 属性 – 便于理解
二、对dataframe进行行列数据筛选
import pandas as pd,numpy as np from pandas import DataFrame df = DataFrame(np.arange(20).reshape((4,5)),column = list('abcde'))
1.df[]&df. 选取列数据
df.a df[[‘a','b']]
2.df.loc[[index],[colunm]] 通过标签选择数据
不对行进行筛选时,[index]处填 : (不能为空),即df.loc[:,'a']表示选取a列全部数据。
df.loc[0,'a'] df.loc[0:1,[‘a','b']] df.loc[[0,2],[‘a','c']]
3.df.iloc[[index],[colunm]] 通过位置选择数据
不对行进行筛选时,同df.loc[],即[index]处不能为空。
df.iloc[0,0] df.iloc[0:1,1:3] df.iloc[[0,2],[1,3]]
4.df.ix[[index],[column]] 通过标签or位置选择数据
df.ix[]混合了标签和位置选择。需要注意的是,[index]和[column]的框内需要指定同一类的选择。
df.ix[[0:1],[‘a',3]]报错
以上这篇pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例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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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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