python?pandas如何使用loc和iloc讀取行數據或列數據
更新時間：2023年10月13日 11:26:54 作者：不忘初欣丶
這篇文章主要給大家介紹了關于python?pandas如何使用loc和iloc讀取行數據或列數據的相關資料,在學習機器學習的過程中對數據進行預處理時避免不了需要使用Pandas進行大量操,需要的朋友可以參考下
創(chuàng)建一個DataFrame
data = {'name':['張三', '李四', '王五', '趙六'],'age':[20, 21, 22, 23], 'gender': [0, 1, 1, 1], 'stature': [165, 189, 178, 160], 'year': [2000, 2002, 2003, 1993]}
df = pd.DataFrame(data)
print (df)運行結果如下：
name age gender stature year
0 張三 20 0 165 2000
1 李四 21 1 189 2002
2 王五 22 1 178 2003
3 趙六 23 1 160 1993
一、 使用loc方法讀取數據
loc：按照標簽值（列明和行索引取值）來訪問，支持單值訪問或切片查詢，還可以指定返回列變量
1.1 讀取某行某列的值
# 1. 讀取第二行，第二行的名稱是"1" df1= df.loc[1] ''' name 李四 age 21 gender 1 stature 189 year 2002 Name: 1, dtype: object ''' # 2. 讀取第二列，第二列的列名是 age df2 = df.loc[ : ,"age"] ''' 0 20 1 21 2 22 3 23 Name: age, dtype: int64 ''' # 3. 同時讀取某個值，讀取行號為2，列名為name的值 df3 = df.loc[2, 'name'] # '王五'
1.2 讀取某個區(qū)域
# 讀取第1行到第2行，age列到 stature列這個區(qū)域內的值 df4 = df.loc[ 1:2, "age":"stature"] df4
1.3 按照條件篩選
單條件篩選
# 單個條件篩選：讀取年齡大于20的人 df5 = df.loc[ df.age > 20]
多條件篩選
# 多個條件篩選：讀取年齡大于20的人并且stature大于180的人 df5 = df.loc[(df.age > 20) & (df.stature> 180)] df5
條件+切片
# 讀取年齡大于20的人,且只顯示name和stature df5 = df.loc[ df.age > 20, ['name', 'stature']] df5
二. 使用iloc方法讀取數據
iloc：通過行索引和列索引位置（數字索引）來訪問，支持單值訪問或切片查詢
2.1 讀取某行某列的值
# 1. 讀取第二行的值，第一行從0開始 df1= df.iloc[1] ''' name 李四 age 21 gender 1 stature 189 year 2002 Name: 1, dtype: object ''' # 2. 讀取第二列，第一列從0開始 df2 = df.iloc[ : , 1] ''' 0 20 1 21 2 22 3 23 Name: age, dtype: int64 ''' # 3. 同時讀取某個值，讀取第3行，第1列的值。第一列從0開始 df3 = df.iloc[2, 0] # '王五'
2.2 讀取某個區(qū)域的數據
# 讀取第2、3行，第3、4列 df1 = df.iloc[1:3, 2:4] df1
總結
到此這篇關于python pandas如何使用loc和iloc讀取行數據或列數據的文章就介紹到這了,更多相關pandas loc和iloc讀取行列數據內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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