Python读取DataFrame的某行或某列的方法实现

admin Python

2024-04-18 0 246

行索引、列索引、loc和iloc

import pandas as pd
import numpy as np
# 准备数据
df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list(\”abc\”),columns=list(\”WXYZ\”))

行索引(index)：对应最左边那一竖列
列索引(columns)：对应最上面那一横行
.loc[]官方释义：Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.（通过标签或布尔数组访问一组行和列）官方链接
- loc使用索引来取值，基础用法 df.loc[[行索引],[列索引]]
.iloc[]官方释义：Purely integer-location based indexing for selection by position.（按位置进行索引选择）官方链接
- iloc使用位置（从0开始）来取值，基础用法 df.iloc[[行位置],[列位置]]

一、根据列索引取某一列/多列（常用）

df[\’W\’] # 取‘W\’列，返回类型是Series
df[[\’W\’]] # 取‘W\’列，返回类型是DataFrame
df[[\’W\’,\’Y\’]] # 取‘W\’列和‘Y\’列
df.loc[:,\’W\’:\’Y\’] # 取‘W\’列到‘Y\’列

二、根据行索引取某一行/多行

df.loc[\’a\’] # 取‘a\’行，返回类型是Series
df.loc[[\’a\’]] # 取‘a\’行，返回类型是DataFrame
df.loc[[\’a\’,\’c\’]] # 取‘a\’行和‘c\’行，也可以写成 df.loc[[\’a\’,\’c\’],:]
df.loc[\’a\’:\’c\’,:] # 取‘a\’行到‘c\’行

三、根据列位置取某一列/多列

df.iloc[:,1] # 取第2列（‘X\’列），列号为1，返回类型是Series
df.iloc[:,0:2] # 取前2列（‘W\’列和‘X\’列），列号为0和1
df.iloc[:,0:-1] # 取最后一列之前的所有列

四、根据行位置取某一行/多行（常用）

df[:2] #取前2行，行号为0和1
df[1:2] #取第2行，行号为1
df.iloc[1] # 取第2行（‘b\’行），行号为1，返回类型是Series，也可以写成df.iloc[1,:]

五、取某一行某一列（常用）

df.loc[[\’b\’],[\’W\’]] # 取‘b\’行‘W\’列，返回类型是DataFrame，带着行、列索引的
df.loc[\’b\’,\’W\’] # 取‘b\’行‘W\’列的值，返回类型是int，不带行列索引
df.loc[\’b\’][\’W\’] # 取‘b\’行‘W\’列的值(从Series类型df.loc[\’b\’]中通过索引取值)

df.iloc[[0],[0]] # 取第1行、第1列，返回类型是DataFrame，带着行、列索引的
df.iloc[0,0] # 取第1行、第1列的值
df.iloc[0][0] # 取第1行、第1列的值(从Series类型df.iloc[0]中通过序号取值)
df.iloc[0][\’W\’] # 取第1行、‘W\’列的值(从Series类型df.iloc[0]中通过索引取值)

六、取多行多列

df[:2][[\’W\’,\’Y\’]] # 取前2行的‘W\’列和\’Y‘列
df[:2].loc[:2,\’W\’:\’Y\’] # 取前2行的‘W\’列到\’Y‘列

df.iloc[0][[\’W\’,\’Y\’]] # 取第1行的‘W\’列和\’Y‘列
df.iloc[0][\’W\’:\’Y\’] # 取第1行的‘W\’列到\’Y‘列

df.loc[[\”a\”,\”c\”],[\”W\”,\”Y\”]] # 取‘a\’行和‘c\’行，‘W\’列和‘Y\’列
df.iloc[[0,2],[1,3]] # 取1、3行，2、4列

总结：一般通过行位置来取行，通过列索引来取列，且行索引大多数情况下和行位置是相同的。最常用的是以下几个

# 取某一列
df[\’W\’]
# 取某一行
df.iloc[0]
# 取多列
df.loc[:,\’W\’:\’Y\’] # 取‘W\’列到‘Y\’列
df.iloc[:,0:-1] # 取最后一列之前的所有列
# 取对应行列的值
df.iloc[0][\’W\’]
df.loc[\’a\’,\’W\’] # 在行索引和行位置相同的情况下的写法就是，df.loc[0,\’W\’]

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