詳解Pandas之容易讓人混淆的行選擇和列選擇
在剛學(xué)Pandas時，行選擇和列選擇非常容易混淆，在這里進(jìn)行一下討論和歸納
本文的數(shù)據(jù)來源：https://github.com/fivethirtyeight/data/tree/master/fandango
import pandas as pd
fandango = pd.read_csv('fandango_score_comparison.csv')
原始的數(shù)據(jù)如下（截取了一部分）
行選擇
Pandas進(jìn)行行選擇一般有三種方法：
- 連續(xù)多行的選擇用類似于python的列表切片
- 按照指定的索引選擇一行或多行，使用loc[]方法
- 按照指定的位置選擇一行多多行，使用iloc[]方法
第一種，使用類似于python的列表切片
n = fandango[1:3]
從結(jié)果可以看到，和python的列表切片一樣，索引號從0開始，選擇了索引號1和2的數(shù)據(jù)（不包括3）
第二種，按照指定的索引選擇一行或多行，使用loc[]方法
o = fandango.loc[1] p = fandango.loc[1:3]
可以看到，o是一個Series，選擇了索引號為1的那一行數(shù)據(jù)，注意p，它與第一種的列表索引最大的不同是包含了索引號為3的那一行數(shù)據(jù)
u = fandango.loc[[1,3]]
這里按照索引號選擇不連續(xù)的行
第三種，按照指定的位置選擇一行多多行，使用iloc[]方法
在上面的數(shù)據(jù)中，使用iloc[]和loc[]的效果是一樣的，因為索引號都是從0開始并且連續(xù)不斷，現(xiàn)在我要刪除索引號為1和2的這兩行
fandango_drop = fandango.drop([1,2], axis=0)
可以看到的確刪除了兩行數(shù)據(jù)
此時我仍然用loc[]來索引行號為2的那一行，就會出錯
s = fandango_drop.loc[2]
但是，我使用iloc[]來進(jìn)行一次
t = fandango_drop.iloc[2]
看到了吧，iloc[2]的意思是選擇第三行的數(shù)據(jù)，也就是索引號為4的那一行數(shù)據(jù)，因為iloc[]的計算也是從0開始的，所以iloc[]適用于數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選后造成索引號與原來不一致的情況
loc[]與iloc[]方法之間還有一個巨大的差別，那就是loc[]里的參數(shù)是對應(yīng)的索引值即可，所以參數(shù)可以是整數(shù)，也可以是字符串。而iloc[]里的參數(shù)表示的是第幾行的數(shù)據(jù)，所以只能是整數(shù)
列選擇
列選擇比較簡單，只要直接把列名傳遞過去即可，如果有多列的數(shù)據(jù)，要單獨指出列名或列的索引號
第一種，選擇單列，選擇了電影名稱那一列
q = fandango['FILM']
第二種，通過指定列名選擇多列
r = fandango[['FILM','Metacritic']]
第三種，非常容易讓人混淆的，通過列的索引號選擇多列
v = fandango[[0,1,2]]
其實，列也是有一個索引號的，看到這里不禁想問，那我要選擇前5列呢？我不想寫一個長列表，又不想逐個寫出這5列的名稱，能否用切片呢？
x = fandango[[0:5]]
事實證明，這是不行的，更好的方法是在參數(shù)中構(gòu)建一個列表
w = fandango[list(range(5))]
更多的參考資料：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/api.html
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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