背景

在机器学习、数据分析中，拿到原始数据之后要做的第一件事情就是数据的清洗整理工作，得到我们最终想要的数据。这里以实际学习案例（鸢尾花分类）中的数据作为展示。

数据准备

import pandas as pd
path = 'iris.data'
data = pd.read_csv(path,header=None) #原始数据没有表抬头，所以这里header设置成None

数据预览：

数据说明：

150行，共有150个样本数据。
5列，前四列数据为鸢尾花的四种特征，如’花萼长度’,‘花萼宽度’,‘花瓣长度’,‘花瓣宽度’；
第五列为鸢尾花的种类名称，一共有三种，分别为’Iris-setosa’,‘Iris-versicolor’,‘Iris-virginica’。

行row的操作

想得到DataFrame数据

data[:] #选取所有行
y = data[0:3] #选取从第一行到第三行的所有列，索引是从0开始
z = data.iloc[0:3] #同.loc()等效

output:

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210325113905382.png#pic_right

想得到Series数据

data[0:3] #选取从第一行到第三行的所有列，索引是从0开始
data[:] #选取所有行
x=data.iloc[0] #iloc只定位到某一具体行的数据，所以返回的是series数据。同.loc()等效。

列col的选取

想得到DataFrame数据

#多列的操作
data[['列名称1','列名称2']]  #如果dataframe 有抬头的话，可以直接使用列名称获多列的数据，返回dataframe 数据
data[[0,1,2,3]] #选取第1,2,3,4列数据

output:

想得到Series数据

#单列的操作
data['列名称']  #如果dataframe 有抬头的话，可以直接使用列名称获得该列的数据，返回Series 数据

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常见的dataframe选取行列方式

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行row的操作

想得到DataFrame数据

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列col的选取

想得到DataFrame数据

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