python pandas.DataFrame選取、修改數(shù)據(jù)最好用.loc,.iloc,.ix實現(xiàn)
相信很多人像我一樣在學(xué)習(xí)python，pandas過程中對數(shù)據(jù)的選取和修改有很大的困惑（也許是深受Matlab）的影響。。。
到今天終于完全搞清楚了?。?！
先手工生出一個數(shù)據(jù)框吧
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))
df 是這樣子滴
那么這三種選取數(shù)據(jù)的方式該怎么選擇呢？
一、當(dāng)每列已有column name時，用 df [ 'a' ] 就能選取出一整列數(shù)據(jù)。如果你知道column names 和index，且兩者都很好輸入，可以選擇 .loc
df.loc[0, 'a'] df.loc[0:3, ['a', 'b']] df.loc[[1, 5], ['b', 'c']]
由于這邊我們沒有命名index，所以是DataFrame自動賦予的，為數(shù)字0-9
二、如果我們嫌column name太長了，輸入不方便，有或者index是一列時間序列，更不好輸入，那就可以選擇 .iloc了。這邊的 i 我覺得代表index，比較好記點。
df.iloc[1,1] df.iloc[0:3, [0,1]] df.iloc[[0, 3, 5], 0:2]
iloc 使得我們可以對column使用slice（切片）的方法對數(shù)據(jù)進行選取。
三、.ix 的功能就更強大了，它允許我們混合使用下標(biāo)和名稱進行選取。 可以說它涵蓋了前面所有的用法?；旧习亚懊娴亩紦Q成df.ix 都能成功，但是有一點，就是
df.ix [ [ ..1.. ], [..2..] ], 1框內(nèi)必須統(tǒng)一，必須同時是下標(biāo)或者名稱，2框也一樣。 BTW， 1框是用來指定row，2框是指定column， 當(dāng)然上面所有的取數(shù)方法都是這個規(guī)則。
這就是我目前的領(lǐng)悟吧。
以上這篇python pandas.DataFrame選取、修改數(shù)據(jù)最好用.loc,.iloc,.ix實現(xiàn)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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