利用Pandas讀取某列某行數(shù)據(jù)之loc和iloc用法總結(jié)
實際操作中我們經(jīng)常需要尋找數(shù)據(jù)的某行或者某列，這里介紹我在使用Pandas時用到的兩種方法：iloc和loc。
loc：通過行、列的名稱或標簽來索引
iloc：通過行、列的索引位置來尋找數(shù)據(jù)
首先，我們先創(chuàng)建一個Dataframe，生成數(shù)據(jù)，用于下面的演示
import pandas as pd
import numpy as np
# 生成DataFrame
data = pd.DataFrame(np.arange(30).reshape((6,5)),
columns=['A','B','C','D','E'])
# 寫入本地
data.to_excel("D:\\實驗數(shù)據(jù)\\data.xls", sheet_name="data")
print(data)
1.loc方法
loc方法是通過行、列的名稱或者標簽來尋找我們需要的值。
（1）讀取第二行的值
# 索引第二行的值，行標簽是“1” data1 = data.loc[1]
結(jié)果：
備注： #下面兩種語法效果相同 data.loc[1] == data.loc[1,:]
（2）讀取第二列的值
# 讀取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"]
結(jié)果：
（3）同時讀取某行某列
# 讀取第1行，第B列對應的值 data3 = data.loc[ 1, "B"]
結(jié)果：
（4）讀取DataFrame的某個區(qū)域
# 讀取第1行到第3行，第B列到第D列這個區(qū)域內(nèi)的值 data4 = data.loc[ 1:3, "B":"D"]
結(jié)果：
（5）根據(jù)條件讀取
# 讀取第B列中大于6的值 data5 = data.loc[ data.B > 6] #等價于 data5 = data[data.B > 6]
結(jié)果：
（6）也可以進行切片操作
# 進行切片操作，選擇B，C，D，E四列區(qū)域內(nèi)，B列大于6的值 data1 = data.loc[ data.B >6, ["B","C","D","E"]]
結(jié)果：
2.iloc方法
iloc方法是通過索引行、列的索引位置[index, columns]來尋找值
（1）讀取第二行的值
# 讀取第二行的值，與loc方法一樣 data1 = data.iloc[1] # data1 = data.iloc[1, :]，效果與上面相同
結(jié)果：
（2）讀取第二列的值
# 讀取第二列的值 data1 = data.iloc[:, 1]
結(jié)果：
（3）同時讀取某行某列
# 讀取第二行,第二列的值 data1 = data.iloc[1, 1]
結(jié)果：
（4）進行切片操作
# 按index和columns進行切片操作 # 讀取第2、3行，第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4]
結(jié)果：
注意：
這里的區(qū)間是左閉右開，data.iloc[1:3, 2:4]中的第4行、第5列取不到
補充：利用loc、iloc提取所有數(shù)據(jù)
In[8]:data.loc[:,:] #取A,B,C,D列的所有行
Out[8]:
A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
In[9]:data.iloc[:,:] #取第0,1,2,3列的所有行
Out[9]:
A B C D
a 0 1 2 3
b 4 5 6 7
c 8 9 10 11
d 12 13 14 15
利用loc函數(shù)，根據(jù)某個數(shù)據(jù)來提取數(shù)據(jù)所在的行
In[10]: data.loc[data['A']==0] #提取data數(shù)據(jù)(篩選條件: A列中數(shù)字為0所在的行數(shù)據(jù)) Out[10]: A B C D a 0 1 2 3
總結(jié)
到此這篇關于利用Pandas讀取某列某行數(shù)據(jù)之loc和iloc用法的文章就介紹到這了,更多相關Pandas讀取列行數(shù)據(jù)之loc和iloc內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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