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pandas ：案例详解 loc函数、iloc函数 数据切片
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pandas：数据切片
0 创建学习数据1 直接切片1.1 根据行切片1.2 根据列切片1.3 两种方法组合
2 loc切片2.1 按照列提取数据2.1 提取指定行数据
3 iloc3.1 根据行列索引序号选取3.1 根据行列索引序号选取指定行列
4 筛选
方法名称解释df [ ]直接获取行或列数据loc根据行标签选取数据iloc根据位置索引选取数据ix官方不推荐使用了 ，不做介绍
0 创建学习数据
import pandas as pd
data = [["红烧肉","西瓜","大红袍"]
,["酸菜鱼","哈密瓜","福鼎白茶"]
,["羊肉串","苹果","信阳毛尖"]
,["黄焖鸡","芒果","焦糖玛奇朵"]
,["菠萝饭","榴莲","卡布基诺"]
]
df = pd.DataFrame(data=data
,index=[1,2,3,4,5]
,columns=["美食","水果","饮品"])
df
tips：选取数据区间前闭后开 df[0:2] # 读取表格中的前两行
tips：df[“美食”] vs df[[“美食”]] 数据结构不同，更常用方法2 方法1： df["美食"] # 读取列名数据
df.loc[从第几行 : 到第几行, [ “列名” ] ] tips：选取行时前闭后闭 df.loc[0:3,["美食","饮品"]] # 从第一行到第四行，美食和饮品列数据
tips ：行：前闭后开。列：前闭后开 df.iloc[1:3,1:2]
根据特定数据筛选行列 df.loc[df["美食"]=="羊肉串"] df[(df["美食"]=="羊肉串") & (df["水果"]=="苹果")]
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