让我来介绍一下“详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法”的完整攻略。
分类
我们可以将获取Dataframe元素值的方法分为以下几类:
- 按标签访问 (
loc
) - 按位置访问 (
iloc
) - 花式(index或者column明确指定)
其中,按标签和按位置访问是最常用的方式。下面我们分别来详细介绍这三种方式。
按标签访问
按标签访问指的是通过行或列的标签进行元素值的访问。在DataFrame
中,我们可以用loc
方法实现按标签访问。
示例1:假设我们有一个名为df
的DataFrame
对象,它包含以下数据:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
我们可以使用以下代码来按标签访问某一个元素的值:
df.loc[0, 'B'] # 4
这行代码会返回第0行、第B列上的元素值4。
示例2:我们还可以使用loc
方法来按标签访问多行、多列的元素值。比如,我们想访问df
的第0行、第1行和第2行,以及它们的A列和B列的元素值,可以使用以下代码:
df.loc[[0, 1, 2], ['A', 'B']]
这行代码会返回以下结果:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
按位置访问
按位置访问指的是通过行或列的索引进行元素值的访问。在DataFrame
中,我们可以用iloc
方法实现按位置访问。
示例3:假设我们有一个名为df
的DataFrame
对象,它包含以下数据:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
我们可以使用以下代码来按位置访问某一个元素的值:
df.iloc[0, 1] # 4
这行代码会返回第0行、第1列上的元素值4。
示例4:我们还可以使用iloc
方法来按位置访问多行、多列的元素值。比如,我们想访问df
的第0行、第1行和第2行,以及它们的第0列和第1列的元素值,可以使用以下代码:
df.iloc[[0, 1, 2], [0, 1]]
这行代码会返回以下结果:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
花式(index或者column明确指定)
在某些情况下,我们需要按照特定的花式来获取元素值,比如我们已经知道行和列的名字,那么我们可以使用以下方法来获取它们的元素值。
示例5:我们有一个名为df
的DataFrame
对象,它包含以下数据:
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
我们可以使用以下代码获取A列中的所有元素值:
df['A']
这行代码会返回以下结果:
0 1
1 2
2 3
Name: A, dtype: int64
结论
上述攻略介绍了pandas
中获取Dataframe
元素值的几种方法,包括按标签访问、按位置访问和花式(index或者column明确指定)。根据实际情况,我们可以选择适合的方法来获取需要的元素值。