pandas

妖狐艹你老母 2022-05-10 20:23 255阅读 0赞

## pandas中索引的使用 ##

### 定义一个pandas的DataFrame对像 ###

import pandas as pd
    data = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=["a","b","c"])
    data
    
        A   B   C
    a   1   4   7
    b   2   5   8
    c   3   6   9

*  的使用

.loc\[\],中括号里面是先行后列，以逗号分割，行和列分别是行标签和列标签，比如我要得到数字5，那么就就是：

data.loc["b","B"]

*

因为行标签为b，列标签为B，同理，那么4就是data\[“a”,”B”\]  
上面只是选择某一个值，那么如果我要选择一个区域呢，比如我要选择5，8，6，9，那么可以这样做：

data.loc['b':'c','B':'C']

因为选择的区域，左上角的值是5，右下角的值是9，那么这个矩形区域的值就是这两个坐标之间，也就是对应5的行标签到9的行标签，5的列标签到9的列标签，行列标签之间用逗号隔开，行标签与行标签之间，列标签与列标签之间用冒号隔开，记住，.loc是用行列标签来进行选择数据的。那么，我们会想，那我们只知道要第几行，第几列的数据呢，这该怎么办，刚好，.iloc就是干这个事的

## .iloc ##

.iloc\[\]与loc一样，中括号里面也是先行后列，行列标签用逗号分割，与loc不同的之处是，.iloc 是根据行数与列数来索引的，比如上面提到的得到数字5，那么用iloc来表示就是data.iloc\[1,1\],因为5是第2行第2列，注意索引从0开始的，同理4就是data.iloc\[0,1\]，同样如果我们需要选择一个区域，比如我要选择5，8，6，9，那么用,iloc来选择就是

data.iloc[1:3,1:3]

*

因为5在第二行第二列，9在第三行第三列，注意此处区间前闭后开，所以是1：3，与loc不同的是loc前闭后闭，以及loc是根据行列标签，而.iloc是根据行数与列数

## .ix ##

.ix我发现，上面两种用法他都可以，它既可以根据行列标签又可以根据行列数，比如拿到5

data.ix[1,1]
    data.ix["b","B"]

上面两种做法都可以的，同理选择一个区域

data.ix[1:3,1:3]
    data.ix['b':'c','B':'C']

以上两种方法都是取到5，6，7，8

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