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python中pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析

发布时间:2021-07-26 11:33:36 来源:亿速云 阅读:143 作者:小新 栏目:开发技术

这篇文章主要为大家展示了“python中pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”,内容简而易懂,条理清晰,希望能够帮助大家解决疑惑,下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python中pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”这篇文章吧。

先手工实现一个数据框吧

import numpy as np 
import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))

df 是这样子滴

那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢?

一、当每列已有column name时,用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc

df.loc[0, 'a'] 
df.loc[0:3, ['a', 'b']] 
df.loc[[1, 5], ['b', 'c']]

由于这边我们没有命名index,所以是DataFrame自动赋予的,为数字0-9

二、如果我们嫌column name太长了,输入不方便,有或者index是一列时间序列,更不好输入,那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index,比较好记点。

df.iloc[1,1] 
df.iloc[0:3, [0,1]] 
df.iloc[[0, 3, 5], 0:2]

iloc 使得我们可以对column使用slice(切片)的方法对数据进行选取。

三、.ix 的功能就更强大了,它允许我们混合使用下标和名称进行选取。 可以说它涵盖了前面所有的用法。基本上把前面的都换成df.ix 都能成功,但是有一点,就是

df.ix [ [ ..1.. ], [..2..] ], 1框内必须统一,必须同时是下标或者名称,2框也一样。 BTW, 1框是用来指定row,2框是指定column, 当然上面所有的取数方法都是这个规则。

这就是我目前的领悟吧。

以上是“python中pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”这篇文章的所有内容,感谢各位的阅读!相信大家都有了一定的了解,希望分享的内容对大家有所帮助,如果还想学习更多知识,欢迎关注亿速云行业资讯频道!

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