《Python數據分析極簡入門》

第2節 3 Pandas數據查看

這里我們創建一個DataFrame命名為df：

import numpy as np
import pandas as pd
d =  np.array([[81, 28, 24, 25, 96],
       [ 8, 35, 56, 98, 39],
       [13, 39, 55, 36,  3],
       [70, 54, 69, 48, 12],
       [63, 80, 97, 25, 70]])
df = pd.DataFrame(data = d,
                  columns=list('abcde'))
df

查看前n行

df.head(2)

查看后n行

df.tail(2)

查看隨機N行

df.sample(2)

按列選取

單列選取，我們有3種方式可以實現

第一種，直接在[]里面寫上要篩選的列名

df['a']

0    81
1     8
2    13
3    70
4    63
Name: a, dtype: int64

第二種，在.iloc[]里的,前面寫上要篩選的行索引，在,后面寫上要篩選的列索引。其中:代表所有，0:3代表從索引0到2

df.iloc[0:3,0]

0    81
1     8
2    13
Name: a, dtype: int64

第三種，直接.后面寫上列名

df.a

0    81
1     8
2    13
3    70
4    63
Name: a, dtype: int64

同樣的，選擇多列常見的也有3種方式：

第一種，直接在[]里面寫上要篩選的列名組成的列表['a','c','d']

df[['a','c','d']]

第二種，在.iloc[]里面行索引位置寫：選取所有行，列索引位置寫上要篩選的列索引組成的列表[0,2,3]

df.iloc[:,[0,2,3]]

第三種，在.loc[]里面的行索引位置寫：來選取所有行，在列索引位置寫上要篩選的列索引組成的列表['a','c','d']

df.loc[:,['a','c','d']]

按行選取

直接選取第一行

df[0:1]

用loc選取第一行

df.loc[0:0]

選取任意多行

df.iloc[[1,3],]

選取連續多行

df.iloc[1:4,:]

指定行列

指定行列值

df.iat[2,2] # 根據行列索引

55

df.at[2,'c'] # 根據行列名稱

55

指定行列區域

df.iloc[[2,3],[1,4]]

以上是關于如何查看一個DataFrame里的數據，包括用[]、iloc、iat等方式選取數據，接下來我們來看如何用條件表達式來篩選數據：

下一節 《第2節 4 Pandas數據查看》

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