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pandas DataFrame 行列索引及值的獲取的方法

更新時(shí)間：2019年07月02日 11:24:37 作者：詩&遠(yuǎn)方

這篇文章主要介紹了pandas DataFrame 行列索引及值的獲取的方法，文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值，需要的朋友們下面隨著小編來一起學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)吧

pandas DataFrame是二維的,所以,它既有列索引,又有行索引

上一篇里只介紹了列索引:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]})
print df

# 結(jié)果:
  A B
0 0 3
1 1 4
2 2 5

行索引自動(dòng)生成了 0,1,2

如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 參數(shù):

這個(gè)數(shù)據(jù)是5個(gè)車站10天內(nèi)的客流數(shù)據(jù):

ridership_df = pd.DataFrame(
  data=[[  0,  0,  2,  5,  0],
     [1478, 3877, 3674, 2328, 2539],
     [1613, 4088, 3991, 6461, 2691],
     [1560, 3392, 3826, 4787, 2613],
     [1608, 4802, 3932, 4477, 2705],
     [1576, 3933, 3909, 4979, 2685],
     [ 95, 229, 255, 496, 201],
     [  2,  0,  1,  27,  0],
     [1438, 3785, 3589, 4174, 2215],
     [1342, 4043, 4009, 4665, 3033]],
  index=['05-01-11', '05-02-11', '05-03-11', '05-04-11', '05-05-11',
      '05-06-11', '05-07-11', '05-08-11', '05-09-11', '05-10-11'],
  columns=['R003', 'R004', 'R005', 'R006', 'R007']
)

data 參數(shù)為一個(gè)numpy二維數(shù)組, index 參數(shù)為行索引, column 參數(shù)為列索引

生成的數(shù)據(jù)以表格形式顯示:

     R003 R004 R005 R006 R007
05-01-11   0   0   2   5   0
05-02-11 1478 3877 3674 2328 2539
05-03-11 1613 4088 3991 6461 2691
05-04-11 1560 3392 3826 4787 2613
05-05-11 1608 4802 3932 4477 2705
05-06-11 1576 3933 3909 4979 2685
05-07-11  95  229  255  496  201
05-08-11   2   0   1  27   0
05-09-11 1438 3785 3589 4174 2215
05-10-11 1342 4043 4009 4665 3033

下面說下如何獲取DataFrame里的值:

1.獲取某一列: 直接 ['key']

print(ridership_df['R003'])

# 結(jié)果:
05-01-11    0
05-02-11  1478
05-03-11  1613
05-04-11  1560
05-05-11  1608
05-06-11  1576
05-07-11   95
05-08-11    2
05-09-11  1438
05-10-11  1342
Name: R003, dtype: int64

2.獲取某一行: .loc['key']

print(ridership_df.loc['05-01-11'])
# 或者
print(ridership_df.iloc[0])


# 結(jié)果:
R003  0
R004  0
R005  2
R006  5
R007  0
Name: 05-01-11, dtype: int64

3.獲取某一行某一列的某個(gè)值:

print(ridership_df.loc['05-05-11','R003'])
# 或者
print(ridership_df.iloc[4,0])

# 結(jié)果:
1608

4.獲取原始的numpy二維數(shù)組:

print(ridership_df.values)

# 結(jié)果:
[[  0  0  2  5  0]
 [1478 3877 3674 2328 2539]
 [1613 4088 3991 6461 2691]
 [1560 3392 3826 4787 2613]
 [1608 4802 3932 4477 2705]
 [1576 3933 3909 4979 2685]
 [ 95 229 255 496 201]
 [  2  0  1  27  0]
 [1438 3785 3589 4174 2215]
 [1342 4043 4009 4665 3033]]

*注意在這過程中,數(shù)據(jù)格式如果不一致,會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)換.

一個(gè)綜合栗子:

從 ridership_df 找出第一天里客流量最多的車站,然后返回這個(gè)車站的日平均客流,以及返回所有車站的平均日客流,作為對(duì)比:

def mean_riders_for_max_station(ridership):
  max_index = ridership.iloc[0].argmax()
  mean_for_max = ridership[max_index].mean()
  overall_mean = ridership.values.mean()
  return (overall_mean, mean_for_max)

print mean_riders_for_max_station(ridership_df)

# 結(jié)果:
(2342.6, 3239.9)

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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