从DataFrame中提取出Series或DataFrame对象的方法

从DataFrame中提取出Series或DataFrame对象的方法有以下几种：

方法一：使用索引器

可以使用DataFrame中的索引器loc和iloc来提取Series或DataFrame对象。

• loc：使用行标签和列标签来筛选数据，返回Series或DataFrame对象。
• iloc：使用整数位置来筛选数据，返回Series或DataFrame对象。

示例1：

假设我们有如下的DataFrame：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Mary'], 
        'age': [20, 30, 25], 
        'gender': ['male', 'male', 'female']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df)

输出为：

   name  age  gender
0   Tom   20    male
1  Jack   30    male
2  Mary   25  female

我们可以使用loc索引器提取出第1行到第2行，第1列到第2列的数据，并返回DataFrame对象：

df1 = df.loc[0:1, 'name':'age']
print(df1)

输出为：

   name  age
0   Tom   20
1  Jack   30

示例2：

我们可以使用iloc索引器提取出第0行到第1行，第0列到第1列的数据，并返回DataFrame对象：

df2 = df.iloc[0:2, 0:2]
print(df2)

输出为：

   name  age
0   Tom   20
1  Jack   30

方法二：使用DataFrame中的方法

除了使用索引器外，还可以使用DataFrame中的方法提取Series或DataFrame对象。

• df['列名']：提取一列数据，返回Series对象。
• df[['列1', '列2']]：提取多列数据，返回DataFrame对象。

示例3：

我们可以使用df['列名']方法提取出name这一列数据，并返回Series对象：

s1 = df['name']
print(s1)

输出为：

0     Tom
1    Jack
2    Mary
Name: name, dtype: object

示例4：

我们可以使用df[['列1', '列2']]方法提取出name和age这两列数据，并返回DataFrame对象：

df3 = df[['name', 'age']]
print(df3)

输出为：

   name  age
0   Tom   20
1  Jack   30
2  Mary   25