pandas：数据切片

0 创建学习数据
1 直接切片
- 1.1 根据行切片
- 1.2 根据列切片
- 1.3 两种方法组合
2 loc切片
- 2.1 按照列提取数据
- 2.1 提取指定行数据
3 iloc
- 3.1 根据行列索引序号选取
- 3.1 根据行列索引序号选取指定行列
4 筛选

方法名称	解释
df [ ]	直接获取行或列数据
loc	根据行标签选取数据
iloc	根据位置索引选取数据
ix	官方不推荐使用了，不做介绍

0 创建学习数据

import pandas as pd
data = [["红烧肉","西瓜","大红袍"],["酸菜鱼","哈密瓜","福鼎白茶"],["羊肉串","苹果","信阳毛尖"],["黄焖鸡","芒果","焦糖玛奇朵"],["菠萝饭","榴莲","卡布基诺"]
]
df = pd.DataFrame(data=data,index=[1,2,3,4,5],columns=["美食","水果","饮品"])
df

1 直接切片

1.1 根据行切片

tips：选取数据区间前闭后开

df[0:2] # 读取表格中的前两行

1.2 根据列切片

tips：df[“美食”] vs df[[“美食”]] 数据结构不同，更常用方法2

方法1：
df["美食"] # 读取列名数据

方法2：
df[["美食"]] # 把列名作为列表读取
type(df[["美食"]])

1.3 两种方法组合

df[0:4][["美食","饮品"]]

2 loc切片

2.1 按照列提取数据

df.loc[从第几行 : 到第几行, [ “列名” ] ]
tips：选取行时前闭后闭

df.loc[0:3,["美食","饮品"]] # 从第一行到第四行，美食和饮品列数据

2.1 提取指定行数据

df.loc[[1,3],:]  # 提取第二行和第四行数，全部列数据

3 iloc

3.1 根据行列索引序号选取

tips ：行：前闭后开。列：前闭后开

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

3.1 根据行列索引序号选取指定行列

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

4 筛选

根据特定数据筛选行列

df.loc[df["美食"]=="羊肉串"]
df[(df["美食"]=="羊肉串") & (df["水果"]=="苹果")]

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2 loc切片

2.1 按照列提取数据

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3 iloc

3.1 根据行列索引序号选取

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