Python常见数据框操作①

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式 如果采用data[1]则报错 data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同 data['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame 即末端是包含的 data.irow(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 data.head() #返回data的前几行数据，默认为前五行，需要前十行则data.head(10) data.tail() #返回data的后几行数据，默认为后五行，需要后十行则data.tail(10) ser.iget_value(0) #选取ser序列中的第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个，这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个，这会引起歧义。 data.iloc[-1] #选取DataFrame最后一行，返回的是Series data.iloc[-1:] #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame data.loc['a',['w','x']] #返回‘a’行'w'、'x'列，这种用于选取行索引列索引已知 data.iat[1,1] #选取第二行第二列，用于已知行、列位置的选取。