行索引、列索引、loc和iloc
1 2 3 4 | import pandas as pdimport numpy as np# 准备数据df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ")) |
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行索引(index)：对应最左边那一竖列
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列索引(columns)：对应最上面那一横行
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.loc[]官方释义： Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.（通过标签或布尔数组访问一组行和列） 官方链接
- loc使用索引来取值，基础用法 df.loc[[行索引],[列索引]]
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.iloc[]官方释义： Purely integer-location based indexing for selection by position.（按位置进行索引选择） 官方链接
- iloc使用位置（从0开始）来取值，基础用法 df.iloc[[行位置],[列位置]]
一、根据列索引取某一列/多列（常用）
1 2 3 4 | df['W'] # 取‘W'列，返回类型是Seriesdf[['W']] # 取‘W'列，返回类型是DataFramedf[['W','Y']] # 取‘W'列和‘Y'列df.loc[:,'W':'Y'] # 取‘W'列到‘Y'列 |
二、根据行索引取某一行/多行
1 2 3 4 | df.loc['a'] # 取‘a'行，返回类型是Seriesdf.loc[['a']] # 取‘a'行，返回类型是DataFramedf.loc[['a','c']] # 取‘a'行和‘c'行，也可以写成 df.loc[['a','c'],:]df.loc['a':'c',:] # 取‘a'行到‘c'行 |
三、根据列位置取某一列/多列
1 2 3 | df.iloc[:,1] # 取第2列（‘X'列），列号为1，返回类型是Seriesdf.iloc[:,0:2] # 取前2列（‘W'列和‘X'列），列号为0和1df.iloc[:,0:-1] # 取最后一列之前的所有列 |
四、根据行位置取某一行/多行（常用）
1 2 3 | df[:2] #取前2行，行号为0和1df[1:2] #取第2行，行号为1df.iloc[1] # 取第2行（‘b'行），行号为1，返回类型是Series，也可以写成df.iloc[1,:] |
五、取某一行某一列（常用）
1 2 3 4 5 6 7 8 | df.loc[['b'],['W']] # 取‘b'行‘W'列，返回类型是DataFrame，带着行、列索引的df.loc['b','W'] # 取‘b'行‘W'列的值，返回类型是int，不带行列索引df.loc['b']['W'] # 取‘b'行‘W'列的值(从Series类型df.loc['b']中通过索引取值)df.iloc[[0],[0]] # 取第1行、第1列，返回类型是DataFrame，带着行、列索引的df.iloc[0,0] # 取第1行、第1列的值df.iloc[0][0] # 取第1行、第1列的值(从Series类型df.iloc[0]中通过序号取值)df.iloc[0]['W'] # 取第1行、‘W'列的值(从Series类型df.iloc[0]中通过索引取值) |
六、取多行多列
1 2 3 4 5 6 7 8 | df[:2][['W','Y']] # 取前2行的‘W'列和'Y‘列df[:2].loc[:2,'W':'Y'] # 取前2行的‘W'列到'Y‘列df.iloc[0][['W','Y']] # 取第1行的‘W'列和'Y‘列df.iloc[0]['W':'Y'] # 取第1行的‘W'列到'Y‘列df.loc[["a","c"],["W","Y"]] # 取‘a'行和‘c'行，‘W'列和‘Y'列df.iloc[[0,2],[1,3]] # 取1、3行，2、4列 |
总结： 一般通过行位置来取行，通过列索引来取列，且行索引大多数情况下和行位置是相同的。
最常用的是以下几个
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | # 取某一列df['W']# 取某一行df.iloc[0] # 取多列df.loc[:,'W':'Y'] # 取‘W'列到‘Y'列df.iloc[:,0:-1] # 取最后一列之前的所有列# 取对应行列的值df.iloc[0]['W']df.loc['a','W'] # 在行索引和行位置相同的情况下的写法就是，df.loc[0,'W'] |
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