[转载] pandas dataframe 提取行和列

参考链接：在Pandas DataFrame中处理行和列

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})

提取列

单列

data['a']

多列

data[['a', 'b']]

使用 .loc或者 .iloc 提取

第一个参数是行，第二个参数为列

.loc为按标签提取， .iloc为按位置索引提取

data.loc[:, 'a'] # 等价于data.iloc[:, 0]

data.loc[:, ['a', 'b']] # 等价于data.iloc[:, [0, 1]]

提取行

提取行的时候，一般只能使用 .loc 和 .iloc 来提取，个人是比较喜欢使用 .loc

提取某些行

# 提取一行

data.loc[1] # 标签索引

Out[35]:

a 2

b 5

c 8

Name: 1, dtype: int64

data.iloc[1] # 位置索引

Out[36]:

a 2

b 5

c 8

# 提取多行

data.loc[:1]

Out[37]:

a b c

0 1 4 7

1 2 5 8

data.loc[[0,1]]

Out[38]:

a b c

0 1 4 7

1 2 5 8

行列一起使用

data.loc[0:1, 'b']

Out[40]:

0 4

1 5

按匹配条件提取多行

这种方法是按照某些列符合某种条件，然后提取多行

单条件

多条件

# 这两种方法得到的结果是一致的，推荐使用第二种

# 与条件不能使用 and

data[(data['a']<=2) & (data['b']>=5)]

data.loc[(data['a']<=2) & (data['b']>=5)]

# 或条件不能使用 or

data[(data['a']<=2) | (data['b']>=5)]

data.loc[(data['a']<=2) | (data['b']>=5)]

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