SQL中的select是根據列的名稱來選取；Pandas則更為靈活，不但可根據列名稱選取，還可以根據列所在的position（數字，在第幾行第幾列，注意pandas行列的position是從0開始）選取。相關函數如下：

1）loc，基于列label，可選取特定行（根據行index）；

2）iloc，基于行/列的position；

3）at，根據指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素；

4）iat，與at類似，不同的是根據position來定位的；

5）ix，為loc與iloc的混合體，既支持label也支持position；

實例

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59],

'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61],

'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']})

# data type of columns

print df.dtypes

# indexes

print df.index

# return pandas.Index

print df.columns

# each row, return array[array]

print df.values

print df

sex object

tip float64

total_bill float64

dtype: object

RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

Index([u'sex', u'tip', u'total_bill'], dtype='object')

[['Female' 1.01 16.99]

['Male' 1.66 10.34]

['Male' 3.5 23.68]

['Male' 3.31 23.68]

['Female' 3.61 24.59]]

sex tip total_bill

0 Female 1.01 16.99

1 Male 1.66 10.34

2 Male 3.50 23.68

3 Male 3.31 23.68

4 Female 3.61 24.59

print df.loc[1:3, ['total_bill', 'tip']]

print df.loc[1:3, 'tip': 'total_bill']

print df.iloc[1:3, [1, 2]]

print df.iloc[1:3, 1: 3]

total_bill tip

1 10.34 1.66

2 23.68 3.50

3 23.68 3.31

tip total_bill

1 1.66 10.34

2 3.50 23.68

3 3.31 23.68

tip total_bill

1 1.66 10.34

2 3.50 23.68

tip total_bill

1 1.66 10.34

2 3.50 23.68

錯誤的表示：

print df.loc[1:3, [2, 3]]#.loc僅支持列名操作

KeyError: 'None of [[2, 3]] are in the [columns]'

print df.loc[[2, 3]]#.loc可以不加列名，則是行選擇

sex tip total_bill

2 Male 3.50 23.68

3 Male 3.31 23.68

print df.iloc[1:3]#.iloc可以不加第幾列，則是行選擇

sex tip total_bill

1 Male 1.66 10.34

2 Male 3.50 23.68

print df.iloc[1:3, 'tip': 'total_bill']

TypeError: cannot do slice indexing on with these indexers [tip] of

print df.at[3, 'tip']

print df.iat[3, 1]

print df.ix[1:3, [1, 2]]

print df.ix[1:3, ['total_bill', 'tip']]

3.31

3.31

tip total_bill

1 1.66 10.34

2 3.50 23.68

3 3.31 23.68

total_bill tip

1 10.34 1.66

2 23.68 3.50

3 23.68 3.31

print df.ix[[1, 2]]#行選擇

sex tip total_bill

1 Male 1.66 10.34

2 Male 3.50 23.68

print df[1: 3]

print df[['total_bill', 'tip']]

# print df[1:2, ['total_bill', 'tip']] # TypeError: unhashable type

sex tip total_bill

1 Male 1.66 10.34

2 Male 3.50 23.68

total_bill tip

0 16.99 1.01

1 10.34 1.66

2 23.68 3.50

3 23.68 3.31

4 24.59 3.61

print df[1:3,1:2]

TypeError: unhashable type

總結

1）.loc,.iloc,.ix,只加第一個參數如.loc([1,2]),.iloc([2:3]),.ix[2]…則進行的是行選擇

2）.loc,.at，選列是只能是列名，不能是position

3）.iloc,.iat，選列是只能是position，不能是列名

4）df[]只能進行行選擇，或列選擇，不能同時進行列選擇，列選擇只能是列名。

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本文標題: python pandas dataframe 行列選擇,切片操作方法

本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/224997.html

總結

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