Python pandas 的索引方式 data.loc[],data[][]示例詳解
更新時(shí)間：2023年02月15日 14:35:01 作者：暖仔會(huì)飛
這篇文章主要介紹了Python pandas 的索引方式 data.loc[], data[][]的相關(guān)資料,其中data.loc[index,column]使用.loc[ ]第一個(gè)參數(shù)是行索引，第二個(gè)參數(shù)是列索引，本文結(jié)合實(shí)例代碼講解的非常詳細(xì)，需要的朋友可以參考下
1. data.loc[index,column]
使用.loc[ ]第一個(gè)參數(shù)是行索引，第二個(gè)參數(shù)是列索引
import pandas as pd data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)]) print(data) dt = data.loc[0,1] //[index,column] print(dt)
相當(dāng)于第0行第1列
當(dāng)然，還可以有如下操作，全部使用標(biāo)簽來(lái)作為行索引和列索引：
import pandas as pd data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)],['第一行','第二行','第三行'],['第一列','第二列','第三列','第四列']) print(data) dt = data.loc['第一行','第三列'] print(dt)
也可以有如下情況，使用數(shù)字作為行索引，標(biāo)簽作為列索引：
import pandas as pd data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)],[0,1,2],['第一列','第二列','第三列','第四列']) print(data) dt = data.loc[0,'第三列'] print(dt)
2. data[column][index]
這里與上面不同，使用兩個(gè)方括號(hào)的索引方式，列標(biāo)簽的優(yōu)先級(jí)更高一些，是列在前行在后。
import pandas as pd data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)]) print(data,'\n') print(data[2][0])
即使是在產(chǎn)生dataframe的時(shí)候把行列標(biāo)簽列的毫無(wú)歧義，也同樣要滿足列在前、行在后。
import pandas as pd data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)],[0,1,2],['第一列','第二列','第三列','第四列']) print(data,'\n') print(data['第二列'][0])
切記?。。。∪魏吻闆r下如果直接使用data[][]的索引方式，第一個(gè)代表的都是列標(biāo)簽，如果行標(biāo)簽放在前面一定會(huì)出錯(cuò)。
到此這篇關(guān)于Python pandas 的索引方式 data.loc[], data[][]的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python pandas索引方式內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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