Python大数据之pandas快速入门(二)_python提取指定行内容

3. DataFrame 的行列标签和行列位置编号

3.1 DataFrame 的行标签和列标签

1）如果所示，分别是 DataFrame 的行标签和列标签

2）获取 DataFrame 的行标签

# 获取 DataFrame 的行标签
china.index
1
2

3）获取 DataFrame 的列标签

# 获取 DataFrame 的列标签
china.columns
1
2

4）设置 DataFrame 的行标签

# 注意：DataFrame设置行标签时，并不会改变原来的DataFrame，而是返回的副本
china_df = china.set_index('year')
1
2

3.2 DataFrame 的行位置编号和列位置编号

DataFrame 除了行标签和列标签之外，还具有行列位置编号。

行位置编号：从上到下，第1行编号为0，第二行编号为1，…，第n行编号为n-1

列位置编号：从左到右，第1列编号为0，第二列编号为1，…，第n列编号为n-1

注意：默认情况下，行标签和行位置编号是一样的。

4. DataFrame 获取指定行列的数据

以下示例都使用加载的 gapminder.tsv 数据集进行操作，注意将 year 这一列设置为行标签。

4.1 loc函数获取指定行列的数据

基本格式：

演示示例：

示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据
示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据
1
2
3
4
5

示例实现：

1）示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据

# 示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
china_df.loc[[1952, 1962, 1972], ['country', 'pop', 'gdpPercap']]
1
2

2）示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据

# 示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据
china_df.loc[[1952, 1962, 1972]]
1
2

3）示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据

# 示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
china_df.loc[:, ['country', 'pop', 'gdpPercap']]
1
2

4）示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据

# 示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
china_df.loc[1957]
1
2

# 示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
china_df.loc[[1957]]
1
2

5）示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据

# 示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据
china_df.loc[[1957], 'lifeExp']
或
china_df.loc[1957, ['lifeExp']]
或
china_df.loc[1957, 'lifeExp']
1
2
3
4
5
6

4.2 iloc函数获取指定行列的数据

基本格式：

演示示例：

示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据
示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据
示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据
示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据
示例5：获取行位置为 1 行的列位置为 2 列的数据
1
2
3
4
5

示例实现：

1）示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据

# 示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据
china_df.iloc[[0, 2, 4], [0, 1, 2]]
1
2

2）示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据

# 示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据
china_df.iloc[[0, 2, 4]]
1
2

3）示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据

# 示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据
china_df.iloc[:, [0, 1, 2]]
1
2

4）示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据

# 示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据
china_df.iloc[1]
1
2

# 示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据
china_df.iloc[[1]]
1
2

5）示例5：获取行位置为 1 行的列位置为 2 列的数据

# 示例5：获取行位置为 1 行的列位置为 2 列的数据
china_df.iloc[[1], 2]
或
china_df.iloc[1, [2]]
或
china_df.iloc[1, 2]
1
2
3
4
5
6

4.3 loc和iloc的切片操作

基本格式：

演示示例：

示例1：获取 china_df 中前三行的前三列的数据，分别使用上面介绍的loc和iloc实现
1

示例实现：

1）示例1：获取 china_df 中前三行的前三列的数据，分别使用上面介绍的loc和iloc实现

# 示例1：获取 china_df 中前三行的前三列的数据，分别使用上面介绍的loc和iloc实现
china_df.loc[1952:1962, 'country':'lifeExp']
或
china_df.iloc[0:3, 0:3]
1
2
3
4

4.4 [] 语法获取指定行列的数据

基本格式：

演示示例：

示例1：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
示例2：获取所有行的 pop 列的数据
示例3：获取前三行的数据
示例4：从第一行开始，每隔一行获取一行数据，一共获取3行
1
2
3
4

示例实现：

1）示例1：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据

# 示例1：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
china_df[['country', 'pop', 'gdpPercap']]
1
2

2）示例2：获取所有行的 pop 列的数据

# 示例2：获取所有行的 pop 列的数据
china_df['pop']
1
2

# 示例2：获取所有行的 pop 列的数据
china_df[['pop']]
1
2

3）示例3：获取前三行的数据

# 示例3：获取前三行的数据
china_df[0:3]
1
2

4）示例4：从第一行开始，每隔一行获取一行数据，一共获取3行

# 示例4：从第一行开始，每隔一行获取一行数据，一共获取3行
china_df[0:6:2]
1
2

总结

• 能够知道 DataFrame 和 Series 数据结构
• 能够加载 csv 和 tsv 数据集
• 能够区分 DataFrame 的行列标签和行列位置编号
• 能够获取 DataFrame 指定行列的数据
  • loc
  • iloc
  • loc和iloc的切片操作
  • []