python，pandas， DataFrame数据获取方式

一、创建DataFrame

 df=pd.DataFrame(np.arange(,).reshape(,))
 my_col=dict(zip(range(),['A','B','C']))
 df.rename(columns=my_col,inplace=True)
 print(df)
 print(type(df))

 结果为：
    A  B  C

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

一、at和iat的用法

at和iat，可选择指定行、指定列的单个元素。

1.at的用法

 a=df.at[,'A']
 print(a)
 print(type(a))

 结果为：

 <class 'numpy.int32'>

2.iat的用法

 a=df.iat[,]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：

 <class 'numpy.int32'>

一、loc和iloc的用法

loc和iloc，可选择指定行、指定列或者某个区域的多个元素。

1.loc的用法

 a=df.loc[,'A']
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：

 <class 'numpy.int32'>

 a=df.loc[:,'A']
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：

 <class 'pandas.core.series.Series'>

 a=df.loc[:,:]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：
    A  B  C

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

 a=df.loc[:,:]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：
    A  B  C

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

2.iloc的用法

 a=df.iloc[,]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：

 <class 'numpy.int32'>

 a=df.iloc[:,]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：

 <class 'pandas.core.series.Series'>

 a=df.iloc[:,:]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：
    A  B  C

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

 a=df.iloc[:,:]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：
    A  B  C

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

四、df的用法

df，要么选择指定列的元素，要么选择指定行的元素，要么通过条件判断选择指定区域的元素。

 a=df['A']
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：

 <class 'pandas.core.series.Series'>

 a=df[['A','B']]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：
    A  B

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

 a=df[df['A']>=]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：
    A  B  C

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

 a=df[:]
 print(a)
 print(type(a))
 结果为：
    A  B  C

 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>