python异常数据筛选_学习笔记（06）：Python数据清理实践-数据过滤,06Python,清洗,实战,筛选...

数据筛选：直接引用，选择行列，基础索引，loc和iloc，如何区分

import三个库：pandas as pd，os， numpy as np

os.chdir(‘数据存放路径’)

读取变量 = pd.read_csv(‘文件名称’， encoding=‘’，dtype= {‘某一列名’：str})

df.info

()对数据进行简单的探索，比如多少行，多少变量，每个column数据类型等

df.head () 查看下数据前几行是什么样子的

df.columns 是数据的列名称，也叫变量名称或者叫数据的字段

如果只想要一列，简单索引方式：df【‘列名’】但是如果要两列，就要以嵌套列表的形式df[[‘列名1’,’列名2’]].head(5)这里是显示前五行的意思。取多个字段要写两层。如果只想要第二行到第五行就[1:5]这里是左闭右开，因此是包含1但不包含5，第二行到第五行

loc只能选标签，比如loc[3:4]就会把索引标签为3的和索引标签为4的给取出来，loc定义的是标签，也就是这里的3和4不再是位置而是标签了

如果不想选择行但是想选择列，并以列表形式传递进去。则：loc[:,[‘列名1’,’列名2’]].head(10)查看前十行

如果行标签1-3的选出来，列标签如上述，则：loc[1:3,[‘列名1’,’列名2’]]

df.loc还能接条件，比如我们要取某一列中某一个确定的值的那一行数据：df.loc[df.列名=‘某值’]这里后面还可以接我们的变量：df.loc[df.列名=‘某值’，[‘列名1’,’列名2’]]

如果定义取哪个名称的列标签数据时出错，可以试着写两个等号：== 举例：变量名.loc = 变量名.列名==“一个列标签名”,[“刚才那个列名”，”其他列名”]

&:and

|:or

因此还可以加其他条件比如变量名.loc = [变量名.列名1==(“一个列标签名”) | (列名2>3) ,[“列名1”，”列名2”]]

因此loc语句第一个参数都是对行操作，第二个参数才是对列操作

所以：只想对行操作对列不做限制就写成这种形式：loc[3:4]

只想对列操作，对行不做限制就是这样：loc[:,[‘列名1’,’列名2’]]

然后看iloc:loc选择的是标签而iloc选择的是位置！！

因此

loc[3:4]就会把索引标签为3的和索引标签为4的给取出来，loc定义的是标签，也就是这里的3和4不再是位置而是标签了

变量名.iloc[1:3]会显示行标签为1和2的数据，因为这里1代表第二行，3因为左包右开因此指取到不包括第四行，也就是第三行的数据。

iloc[:,1:4]只对行不做限制，列则是取第二列到第四列

但是假设我们只要第一列和第三列怎么办？把它以列表的形式传递进去就行：iloc[:,[0,2]]

前面行也可以这样写：行要第二行和第十一行列要第一列和第三列：

iloc[[1,10],[0,2]]

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