python中iloc的详细用法_python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)...
df是一个dataframe,列名为A B C D
具体值如下:
A B C D
0 ss 小红 8
1 aa 小明 d
4 f f
6 ak 小紫 7
dataframe里的属性是不定的,空值默认为NA。
一、选取标签为A和C的列,并且选完类型还是dataframe
df = df.loc[:, ['A', 'C']]
df = df.iloc[:, [0, 2]]
二、选取标签为C并且只取前两行,选完类型还是dataframe
df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]
df = df.iloc[0:2, [0, 2]]
聪明的朋友已经看出iloc和loc的不同了:loc是根据dataframe的具体标签选取列,而iloc是根据标签所在的位置,从0开始计数。
","前面的":"表示选取整列,第二个示例中的的0:2表示选取第0行到第二行,这里的0:2相当于[0,2)前闭后开,2是不在范围之内的。
需要注意的是,如果是df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]或者df = df.loc[0:2, ['A', 'C']],切片之后类型依旧是dataframe,不能直接进行
加减乘除等操作的,比如dataframe的一列是数学成绩(shuxue),另一列为语文成绩(yuwen),现在需要求两门课程的总和。可以使用df['shuxue'] + df['yuwen'](选取完之后类型为series)来获得总分,而不能使用df.iloc[:,[2]]+df.iloc[:,[1]]或df.iloc[:,['shuxue']]+df.iloc[:,['yuwen']],这会产生错误结果。
还有一种方式是使用df.icol(i)来选取列,选取完的也不是dataframe而是series,i为该列所在的位置,从0开始计数。
如果你想要选取某一行的数据,可以使用df.loc[[i]]或者df.iloc[[i]]。
以上这篇python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)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我们。
本文标题: python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)
本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/267577.html
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