python選取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用詳解(列切片及行切片)

更新時(shí)間：2019年08月06日 10:41:27 作者：Lenskit

今天小編就為大家分享一篇python選取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用詳解(列切片及行切片)，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

df是一個(gè)dataframe，列名為A B C D

具體值如下：

A B C D
0 ss 小紅 8
1 aa 小明 d
4 f f
6 ak 小紫 7

dataframe里的屬性是不定的，空值默認(rèn)為NA。

一、選取標(biāo)簽為A和C的列，并且選完類型還是dataframe

df = df.loc[:, ['A', 'C']]
df = df.iloc[:, [0, 2]]

二、選取標(biāo)簽為C并且只取前兩行，選完類型還是dataframe

df = df.loc[0:2, ['A', 'C']] 
df = df.iloc[0:2, [0, 2]]

聰明的朋友已經(jīng)看出iloc和loc的不同了：loc是根據(jù)dataframe的具體標(biāo)簽選取列，而iloc是根據(jù)標(biāo)簽所在的位置，從0開始計(jì)數(shù)。

"，"前面的"："表示選取整列，第二個(gè)示例中的的0:2表示選取第0行到第二行，這里的0:2相當(dāng)于[0,2）前閉后開，2是不在范圍之內(nèi)的。

需要注意的是，如果是df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]或者df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]，切片之后類型依舊是dataframe，不能直接進(jìn)行

加減乘除等操作的，比如dataframe的一列是數(shù)學(xué)成績(shuxue)，另一列為語文成績(yuwen)，現(xiàn)在需要求兩門課程的總和。可以使用df['shuxue'] + df['yuwen']（選取完之后類型為series）來獲得總分，而不能使用df.iloc[:,[2]]+df.iloc[:,[1]]或df.iloc[:,['shuxue']]+df.iloc[:,['yuwen']]，這會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤結(jié)果。

還有一種方式是使用df.icol(i)來選取列，選取完的也不是dataframe而是series，i為該列所在的位置，從0開始計(jì)數(shù)。

如果你想要選取某一行的數(shù)據(jù)，可以使用df.loc[[i]]或者df.iloc[[i]]。

以上這篇python選取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用詳解(列切片及行切片)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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