用pandas中的DataFrame时选取行或列的方法

选取DataFrame中的行和列是数据分析过程中常见的操作之一。下面是选取行和列的方法：

选取行

1. 通过行标签选取：使用.loc[]方法。

   • 如果要选取单个行，则将行标签放在方括号中即可，如：df.loc['row_label']。
   • 如果要选取多个行，则需要用逗号分隔行标签，放在方括号中，如：df.loc['row_label1', 'row_label2']。
   • 如果要选取某个范围内的行，则需要用冒号分隔范围的开始和结束行标签，放在方括号中，如：df.loc['start_label':'end_label']。

2. 通过行索引选取：使用.iloc[]方法。

   • 如果要选取单个行，则将行索引放在方括号中即可，如：df.iloc[0]。
   • 如果要选取多个行，则需要用逗号分隔行索引，放在方括号中，如：df.iloc[0, 2]。
   • 如果要选取某个范围内的行，则需要用冒号分隔范围的开始和结束行索引，放在方括号中，如：df.iloc[0:2]。

选取列

1. 通过列名选取：使用[]操作符。

   • 如果要选取单个列，则将列名放在方括号中即可，如：df['column_name']。
   • 如果要选取多个列，则需要用列表的形式放在方括号中，如：df[['column_name1', 'column_name2']]。

2. 通过列索引选取：使用.iloc[]方法。

   • 如果要选取单个列，则将列索引放在方括号中即可，如：df.iloc[:, 0]。
   • 如果要选取多个列，则需要用列表的形式放在方括号中，如：df.iloc[:, [0, 2]]。

下面是两个示例：

示例1：选取DataFrame中的某些行和列

import pandas as pd

data = {'Name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
        'Age': [23, 34, 29, 41],
        'Sex': ['F', 'M', 'F', 'M'],
        'Height': [165, 180, 167, 175],
        'Weight': [52, 78, 57, 71]}

df = pd.DataFrame(data)

# 选取第2行和第4行，'Name'和'Weight'两列的数据
selected_df = df.loc[[1, 3], ['Name', 'Weight']]

print(selected_df)

输出：

    Name  Weight
1    Bob      78
3  David      71

示例2：选取DataFrame中的某些列

import pandas as pd

data = {'Name': ['Amy', 'Bob', 'Cathy', 'David'],
        'Age': [23, 34, 29, 41],
        'Sex': ['F', 'M', 'F', 'M'],
        'Height': [165, 180, 167, 175],
        'Weight': [52, 78, 57, 71]}

df = pd.DataFrame(data)

# 选取'Name'和'Weight'两列的数据
selected_df = df[['Name', 'Weight']]

print(selected_df)

输出：

    Name  Weight
0    Amy      52
1    Bob      78
2  Cathy      57
3  David      71