參考：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

data['w'] #選擇表格中的'w'列，使用類字典屬性,返回的是Series類型data.w #選擇表格中的'w'列，使用點屬性,返回的是Series類型data[['w']] #選擇表格中的'w'列，返回的是DataFrame類型data[['w','z']] #選擇表格中的'w'、'z'列data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前閉后開，包括前不包括后data[1:2] #返回第2行，從0計，返回的是單行，通過有前后值的索引形式，#如果采用data[1]則報錯data.ix[1:2] #返回第2行的第三種方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同data['a':'b'] #利用index值進行切片，返回的是**前閉后閉**的DataFrame, #即末端是包含的 data.irow(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列data.head() #返回data的前幾行數據，默認為前五行，需要前十行則data.head(10) data.tail() #返回data的后幾行數據，默認為后五行，需要后十行則data.tail(10)ser.iget_value(0) #選取ser序列中的第一個 ser.iget_value(-1) #選取ser序列中的最后一個，這種軸索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去獲取最后一個，這會引起歧義。data.iloc[-1] #選取DataFrame最后一行，返回的是Series data.iloc[-1:] #選取DataFrame最后一行，返回的是DataFramedata.loc['a',['w','x']] #返回‘a’行'w'、'x'列，這種用于選取行索引列索引已知data.iat[1,1] #選取第二行第二列，用于已知行、列位置的選取。

下面代碼示例實現從csv中讀取然后提起個別列重新輸出csv
trainds=pd.read_csv(r"D:\train_normal.csv", header=0, encoding='utf-8')sampleds = pd.DataFrame(trainds[['age','sex','account_age','is_use']]) sampleds.to_csv('D:\sample.csv',index=False)

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【Python学习系列十五】pandas库DataFrame行列操作使用方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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