获取Pandas数据框架的第一列有多种方法,以下是其中的三种常用方法:
方法一:使用iloc()函数
iloc()函数是Pandas提供的专门用于位置索引的函数,可以根据数据框架中每个元素的位置来获取指定位置的数据。获取第一列的方法如下所示:
import pandas as pd
# 创建一个数据框架 df
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6]})
# 输出第一列
first_col = df.iloc[:,0] # iloc函数中的冒号表示选择所有行,0表示选择第一列
print(first_col)
上述代码中,先创建了一个数据框架df,并使用iloc()函数选择了所有行、第一列的数据。结果输出如下所示:
0 1
1 2
2 3
Name: A, dtype: int64
从结果中可以看出,这种方法返回的是一个Series对象,其中包含了第一列的所有数据。可以使用Series对象的values属性获取这些数据的值,代码如下:
first_col_values = first_col.values
print(first_col_values)
结果输出如下所示:
[1 2 3]
可以看到,通过Series对象的values属性获取的结果是一个NumPy数组,也就是第一列所有数据的值。
方法二:使用loc()函数
除了iloc()函数外,还可以使用loc()函数来获取数据框架的列数据。loc()函数是Pandas提供的专门用于标签索引的函数,可以根据行列的标签来获取指定数据。获取第一列的方法如下所示:
import pandas as pd
# 创建一个数据框架 df
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6]})
# 输出第一列
first_col = df.loc[:, 'A'] # loc函数中的冒号表示选择所有行,'A'表示选择列标签为'A'的列
print(first_col)
上述代码中,先创建了一个数据框架df,并使用loc()函数选择了所有行、第一列的数据。结果输出同方法一中的结果。
方法三:使用head()函数
还可以使用head()函数来获取数据框架的第一列数据,head()函数是Pandas提供的默认参数中取前几行的函数,可以用来提取数据框架的前几行或某一列的数据。获取第一列的方法如下所示:
import pandas as pd
# 创建一个数据框架 df
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6]})
# 输出第一列
first_col = df.head()['A'] # head函数默认取前5行数据,然后用列标签'A'获取第一列的数据
print(first_col)
上述代码中,先创建了一个数据框架df,并使用head()函数获取前5行的数据,然后再使用列标签’A’来获取第一列的数据。结果输出同方法一中的结果。
综上所述,以上三种方法都可以用来获取Pandas数据框架的第一列数据,其中iloc()和loc()函数更为常用和推荐。