溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章主要為大家展示了“python中pandas.DataFrame選取、修改數據最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”，內容簡而易懂，條理清晰，希望能夠幫助大家解決疑惑，下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“python中pandas.DataFrame選取、修改數據最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”這篇文章吧。
先手工實現一個數據框吧
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))df 是這樣子滴
那么這三種選取數據的方式該怎么選擇呢？
一、當每列已有column name時，用 df [ 'a' ] 就能選取出一整列數據。如果你知道column names 和index，且兩者都很好輸入，可以選擇 .loc
df.loc[0, 'a'] df.loc[0:3, ['a', 'b']] df.loc[[1, 5], ['b', 'c']]
由于這邊我們沒有命名index，所以是DataFrame自動賦予的，為數字0-9
二、如果我們嫌column name太長了，輸入不方便，有或者index是一列時間序列，更不好輸入，那就可以選擇 .iloc了。這邊的 i 我覺得代表index，比較好記點。
df.iloc[1,1] df.iloc[0:3, [0,1]] df.iloc[[0, 3, 5], 0:2]
iloc 使得我們可以對column使用slice（切片）的方法對數據進行選取。
三、.ix 的功能就更強大了，它允許我們混合使用下標和名稱進行選取。 可以說它涵蓋了前面所有的用法。基本上把前面的都換成df.ix 都能成功，但是有一點，就是
df.ix [ [ ..1.. ], [..2..] ], 1框內必須統一，必須同時是下標或者名稱，2框也一樣。 BTW， 1框是用來指定row，2框是指定column， 當然上面所有的取數方法都是這個規則。
這就是我目前的領悟吧。
以上是“python中pandas.DataFrame選取、修改數據最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
