pandas抽取行列数据的几种方法

获取数据框中行和列的常用方式主要有以下几种：

data[列名]：用于提取单列或多列数据，但无法使用连续切片方式选取行，也不能直接用于取行操作。 data.列名：仅适用于提取单列数据，不支持行提取。 data[i:j]：通过指定起始行下标(i)和终止行下标(j)来提取单行或连续多行数据，此方法不适用于列的选择。 data.loc[行名,列名]：利用DataFrame对象的.loc[]方法实现灵活的数据提取。 data.iloc[行下标,列下标]：利用DataFrame对象的.iloc[]方法实现基于位置的数据提取。

首先构建一个DataFrame对象用于演示：

import pandas as pd
score = [[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]]
name = ['小新','小红','小李']
course = ['语文','数学','英语','政治']
mydata = pd.DataFrame(data=score,columns=name,index=course)#指定行列名
print(mydata)

小新 小红 小李 语文 34 67 87 数学 68 98 58 英语 75 73 86 政治 94 59 81

1. 直接使用列名提取单列或多列 – data[列名]

print(mydata['小红']) # 输出是一个Series对象，而不是DataFrame对象
语文 67
数学 98
英语 73
政治 59 

print(mydata[['小红']]) # 加了[]，此时输出的是DataFrame对象
 小红
语文 67
数学 98
英语 73
政治 59

print(mydata[['小红','小李']]) #选择两列，此时必须用[]将两列括起来
 小红 小李
语文 67 87
数学 98 58
英语 73 86
政治 59 81

2. 利用行所在的矩阵索引提取单行或连续多行数据

print(mydata[0:1]) #通过0:1选择了第0行
 小新 小红 小李
语文 34 67 87

mydata[0:3] #通过0:3选择了第0,1,2三行
 小新 小红 小李
语文 34 67 87
数学 68 98 58
英语 75 73 86

3. 使用数据对象的“.”属性访问方式获取特定列数据

print(mydata.小红) #通过.小红选择了小红列，注意输出的是Series对象
语文 67
数学 98
英语 73
政治 59 

4. pandas中利用DataFrame对象的.loc[,]和.iloc[,]方法提取数据

示例演示：

import pandas as pd
score = [[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]]
name = ['小新','小红','小李']
course = ['语文','数学','英语','政治']
mydata1 = pd.DataFrame(data=score,columns=name,index=course) # 指定行名（index）和列名（columns）
print(mydata1)
mydata2 = pd.DataFrame(score) # 不指定行列名，默认使用0,1,2……
print(mydata2)

小明 小红 小李 语文 34 67 87 数学 68 98 58 英语 75 73 86 政治 94 59 81 0 1 2 0 34 67 87 1 68 98 58 2 75 73 86 3 94 59 81

DataFrame对象的.loc[]和.iloc[]方法均可用于数据提取，两者的主要区别在于：

• .loc[]：以列名和行名作为参数进行索引。
• .iloc[]：以二维矩阵的位置指标（即0,1,2……）作为参数进行索引。

.loc[]语法说明：

该方法接收两个输入参数，第一个参数指定行名，第二个参数指定列名。若仅传入一个参数，则默认视为行名（即提取整行数据），此时所有列均被选中。

.iloc[]语法说明：

该方法接收两个输入参数，第一个参数指定行位置，第二个参数指定列位置。若仅传入一个参数，则默认视为行位置（即提取整行数据），此时所有列均被选中。

总结要点：

当需要选中所有行的某几列时，行参数可以省略，但必须明确指定列参数，此时列参数前需添加“,:”，形式如.loc[:,列参数]或.iloc[:,列参数]。

这两种方法在仅指定一个输入参数时，均默认与“行”相关，而“列”则全部被选中。若需同时指定行和列，中间必须使用“逗号,”隔开，这一点至关重要，否则会导致错误。

两个方法均接受两个参数，第一个参数为“行标签”或“矩阵行号”，第二个参数为“列标签”或“矩阵列号”。

相关学习链接：

Panadas中利用DataFrame对象的.loc[,]、.iloc[,]方法抽取数据 pandas的DataFrame对象抽取“整列”或者“整行”数据

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