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????????使用pandas進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，我們經(jīng)常需要對(duì)DataFrame的行或者列進(jìn)行索引。使用pandas進(jìn)行索引的方法主要有三種：直接使用行或者列標(biāo)簽、loc函數(shù)和iloc函數(shù)。
? ? ? ? 舉個(gè)簡單的例子：
import numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame({"Fruits":["apple","pear","banana","watermelon"],"Price":[1.2,1.4,2.3,4.2],"Sales":[11,45,25,16]})df? ? ? ? ? ?生成的DataFrame如下所示：
| Fruits | Price | Sales | |
| 0 | apple | 1.2 | 11 |
| 1 | pear | 1.4 | 45 |
| 2 | banana | 2.3 | 25 |
| 3 | watermelon | 4.2 | 16 |
? ? ? ? 假如我們要選取df的Fruits和Price兩列，則
df[["Fruits","Price"]]| Fruits | Price | |
| 0 | apple | 1.2 |
| 1 | pear | 1.4 |
| 2 | banana | 2.3 |
| 3 | watermelon | 4.2 |
假如我們要選取df的第2、3行，則
df[2:4]| Fruits | Price | Sales | |
| 2 | banana | 2.3 | 25 |
| 3 | watermelon | 4.2 | 16 |
? ? ? ? loc函數(shù)是基于行標(biāo)簽和列標(biāo)簽進(jìn)行索引的，其基本用法為：
DataFrame.loc[行標(biāo)簽,列標(biāo)簽]? ? ? ? 假如我們要選取df的第2、3行和Price、Sales對(duì)應(yīng)的列，則
df[2:3,"Price":"Sales"]| Price | Sales | |
| 2 | 2.3 | 25 |
| 3 | 4.2 | 16 |
? ? ? ? 假如我們要選取所有的行和Fruits、Sales對(duì)應(yīng)的列，則
df.loc[:,["Fruits","Sales"]]| Fruits | Sales | |
| 0 | apple | 11 |
| 1 | pear | 45 |
| 2 | banana | 25 |
| 3 | watermelon | 16 |
? ? ? ? iloc函數(shù)是基于行和列的位置進(jìn)行索引的，索引值從0開始，并且得到的結(jié)果不包括最后一個(gè)位置的值，其基本用法為：
DataFrame.iloc[行位置,列位置]????????假如我們要選取df的第2、3行和第1、2列，則
df.iloc[2:4,1:3]| Price | Sales | |
| 2 | 2.3 | 25 |
| 3 | 4.2 | 16 |
? ? ? ? 假如我們要選取所有的行和第0、2列，則
df.iloc[:,[0,2]]| Fruits | Sales | |
| 0 | apple | 11 |
| 1 | pear | 45 |
| 2 | banana | 25 |
| 3 | watermelon | 16 |
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