oc与iloc函数

  • loc函数
import pandas as pd
import numpy
# 导入数据
df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv")
df_new = df.set_index(["country"])
df_new.loc[list(["Canada"])] # 1
df_new.loc[df_new["duration"]>160] # 2
df_new.loc[((df_new["duration"] > 200) & (df_new["director_facebook_likes"] > 300 )),"flage"] =1 # 3
df_new.loc[df_new["duration"].isin([100])] # 4
df_new.query("duration > 100 & index == 'UK'") # 5

1:根据列中的元素,选取对应元素的数据集 
2:根据元素的选取条件来选取对应的数据集 
3:根据元素的选取条件来来选取对应的数据集,并在符合条件的数据行添加flage标签 
4:isin函数是series用来判断值是否在目标值是否在series 
5:query函数中用来判断条件符合的数据集并返回

  • iloc函数
df_new.iloc[0:4]

iloc比较简单,它是基于索引位来选取数据集,0:4就是选取 0,1,2,3这四行,需要注意的是这里是前闭后开集合


使用标签选取数据:

  1.  
    df.loc[行标签,列标签]
  2.  
    df.loc['a':'b']#选取ab两行数据
  3.  
    df.loc[:,'one']#选取one列的数据

df.loc的第一个参数是行标签,第二个参数为列标签(可选参数,默认为所有列标签),两个参数既可以是列表也可以是单个字符,如果两个参数都为列表则返回的是DataFrame,否则,则为Series。

pandas入门——loc与iloc函数的更多相关文章

  1. loc与iloc函数的使用

    Pandas中loc和iloc函数用法详解(源码+实例)  https://blog.csdn.net/w_weiying/article/details/81411257 Pandas中loc,il ...

  2. pandas常用操作详解——.loc与.iloc函数的使用及区别

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  3. 3、pandas的loc和iloc数据筛选

    选择列: 选择一列: 选择多列(选择的内容变成list,也就是要两个方括号): 选择一行或多行(loc函数): 选择连续的行(以索引标签为选择参数): 选择非连续的行(以索引标签为选择参数): 选择包 ...

  4. Pandas中loc,iloc与直接切片的区别

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  5. pandas的loc与iloc

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  7. pandas中Loc vs. iloc vs. ix vs. at vs. iat?

    loc: only work on indexiloc: work on positionix: You can get data from dataframe without it being in ...

  8. python pandas.DataFrame .loc,.iloc,.ix 用法

    refer to: http://www.cnblogs.com/harvey888/p/6006200.html

  9. 第十节:pandas之loc()、iloc()与ix()索引

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