博客

pandas DataFrame 数据选取，修改，切片的实现

  • Post category:Python

下面分享一下“pandasDataFrame数据选取，修改，切片的实现”的完整攻略：

数据选取

选择列数据的方法：

  • 使用.iloc选择某一个行或者某一列
  • 使用.loc通过标签选择行和列数据
  • 使用[]运算符访问行和列数据

使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})

# 使用iloc选择第一列数据
print("iloc选择第一列数据：\n", df.iloc[:,0])

# 使用loc选择第一行的数据
print("loc选择第一列、第一行的数据：\n",df.loc[0])

# 使用[]运算符选择第二列的数据
print("[]运算符选择第二列的数据：\n",df['b'])

数据修改

数据修改包括添加新的行或列数据、更改某一行或列的数据等。

修改某一行或列的数据

使用.loc选择某一行或列，然后使用赋值操作修改数据即可。

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})

# 将第一行数据的第二列数据修改为100
df.loc[0,'b'] = 100

print(df)

添加新的行或列数据

使用[]运算符添加新的行或列数据，也可以使df.loc[]添加新的行数据，如下所示：

# 添加新的一列数据
df['d'] = [10, 11, 12]

# 通过dict添加新的行数据
df.loc[3] = {'a':4, 'b':5, 'c':6, 'd':13}

print(df)

数据切片的实现

  • 使用.iloc选取特定的行和列数据
  • 使用.loc选取特定的行和列数据
  • 使用[]运算符选取特定的行和列数据

使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'name':['Adam','Bob','Joe','Nick'],
        'age':[20,21,25,30],
        'gender':['male','male','male','male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.iloc选取前两行的第一和第三列数据
print(df.iloc[:2,[0,2]])

# 使用.loc选取age大于21的数据的name和gender列数据
print(df.loc[df.age>21,['name','gender']])

# 使用[]运算符选取前两行的name和gender列数据
print(df[['name','gender']][:2])

希望这份攻略可以帮助您更好地了解pandasDataFrame数据选取，修改，切片的实现。

Tags: