pandas入门——loc与iloc函数
oc与iloc函数
- loc函数
import pandas as pd
import numpy
# 导入数据
df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv")
df_new = df.set_index(["country"])
df_new.loc[list(["Canada"])] # 1
df_new.loc[df_new["duration"]>160] # 2
df_new.loc[((df_new["duration"] > 200) & (df_new["director_facebook_likes"] > 300 )),"flage"] =1 # 3
df_new.loc[df_new["duration"].isin([100])] # 4
df_new.query("duration > 100 & index == 'UK'") # 5
1:根据列中的元素,选取对应元素的数据集
2:根据元素的选取条件来选取对应的数据集
3:根据元素的选取条件来来选取对应的数据集,并在符合条件的数据行添加flage标签
4:isin函数是series用来判断值是否在目标值是否在series
5:query函数中用来判断条件符合的数据集并返回
- iloc函数
df_new.iloc[0:4]
iloc比较简单,它是基于索引位来选取数据集,0:4就是选取 0,1,2,3这四行,需要注意的是这里是前闭后开集合
使用标签选取数据:
- df.loc[行标签,列标签]
- df.loc['a':'b']#选取ab两行数据
- df.loc[:,'one']#选取one列的数据
df.loc的第一个参数是行标签,第二个参数为列标签(可选参数,默认为所有列标签),两个参数既可以是列表也可以是单个字符,如果两个参数都为列表则返回的是DataFrame,否则,则为Series。
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- 第十节:pandas之loc()、iloc()与ix()索引
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