Pandas截取行列数据的方法实现过程

 更新时间:2026年06月01日 15:30:52   作者:驭风少年君  
这篇文章主要介绍了Pandas截取行列数据的方法实现过程,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教

Pandas截取行列数据

  • 读取方法有按行(单行,多行连续,多行不连续),按列(单列,多列连续,多列不连续);
  • 部分不连续行不连续列;
  • 按位置(坐标),按字符(索引);
  • 按块(list);

函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()

#--------------------数据-------------------------
data = {'省份': ['北京', '上海', '广州', '深圳'],
        '年份': ['2017', '2018', '2019', '2020'],
        '总人数': ['2200', '1900', '2170', '1890'],
        '高考人数': ['6.3', '5.9', '6.0', '5.2']}
#-------------------------Dataframe---------------------
df = pd.DataFrame(data, columns=['省份', '年份', '总人数', '高考人数', '高数'],
                  index=['one', 'two', 'three', 'four'])
#------------------------添加新的一列-------------------
df['高数'] = ['90', '95', '92', '98']
#-----------------------基本索引------------------------
print("行索引:{}".format(list(df.index)))
print("列索引:{}".format(list(df.columns)))
print('----------df.index[1:3]:------------')
print(df.index[1:3])
print('-----------df.columns[1]:----------')
print(df.columns[1])
print('-----------df.columns[1:3]:------------')
print(df.columns[1:3])
df

1.1 按照行取数据

print('*'*20)
print(df['省份'])  #按列名取列
print('-'*16)
print(df.省份)  #按列名取列
print('*'*20)
print(df[['省份', '总人数']])  #按列名取不连续列数据
print('-'*16)
print(df[df.columns[1:4]])  #按列索引取连续列数据
print('*'*20)
print(df.iloc[:, 1])  #按位置取列
print('-'*16)
print(df.iloc[:, [1, 3]])  #按位置取不连续列数据

1.2 按照行取数据

通过df.iloc[](数字)取行数据,取部分行部分列时,要先写行,再写列;有条件的取数据

print(df[1:3])  #按行取数据,这行代码结果没在下面输出print(df[df.高数>90])  #按行有条件的取数据,结果没输出print(df.iloc[1])  #按行取行数据
print(df.iloc[1, 3])  #按坐标取
print(df.iloc[[1], [3]])  #按坐标取
print(df.loc[df.index[1:3]])  #按行索引取行,但没必要
print(df.iloc[1:3])  #按行取连续数据
print(df.iloc[[1, 3]])  #按行取不连续数据
print(df.iloc[[1,2,3], [2,4]])  #取部分行部分列数据

通过df.loc[]索引(字符)取行数据。

print(df.loc['two'])
print(df.loc['two', '省份'])
print(df.loc['two':'three'])
print(df.loc[['one', 'three']])
print(df.loc[['one', 'three'], ['省份', '年份']])

总结

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

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