pandas实现按行选择的示例代码 pandas实现按行选择的示例代码

1.自定义行索引
2. 按普通索引选择数据

2.1 按普通索引选择单行数据
2.2 按行索引选择多行数据

3.按位置索引选择数据

3.2 按位置索引选择多行数据

4.选择连续多行数据

5.选择满足条件的行

5.1单个条件选择
5.2 多个条件选择

5.2.1 多个条件是且的关系
5.2.2 多个条件是或的关系

本文所用到的Excel表格内容如下:

文章图片

1.自定义行索引
dataframe读取Excel表格时是由自定义行索引的。这里为了展示效果，先进行自定义行索引的操作

import pandas as pd?df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')print('设置索引前：')print(df)print('设置索引后：')df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']print(df)

result:
设置索引前：
区域省份城市时间指标地址权重字符
0东北辽宁大连 2019-09-0612“123“0.78u"123"
1西北广东西安 2019-09-0787“124“0.65u"124"
2华南北京深圳 2019-09-0887“125“0.34u"125"
3华北湖北北京 2019-09-0945“126“1.23u"126"
4华中黑龙江武汉 2019-09-1021“127“8.90u"127"
设置索引后：
区域省份城市时间指标地址权重字符
一东北辽宁大连 2019-09-0612“123“0.78u"123"
二西北广东西安 2019-09-0787“124“0.65u"124"
三华南北京深圳 2019-09-0887“125“0.34u"125"
四华北湖北北京 2019-09-0945“126“1.23u"126"
五华中黑龙江武汉 2019-09-1021“127“8.90u"127"

2. 按普通索引选择数据
这里说一下，行普通索引实际上就是行名。为了行文方便，后续一律称普通索引。

2.1 按普通索引选择单行数据

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']print(df.loc['一'])

result:
区域东北
省份辽宁
城市大连
时间2019-09-06 00:00:00
指标12
地址“123“
权重0.78
字符u"123"
Name: 一, dtype: object

2.2 按行索引选择多行数据

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']print(df.loc[['一', '三', '四']])

result:
区域省份城市时间指标地址权重字符
一东北辽宁大连 2019-09-0612“123“0.78u"123"
三华南北京深圳 2019-09-0887“125“0.34u"125"
四华北湖北北京 2019-09-0945“126“1.23u"126"

注：选择单列数据是参数为字符串类型，多列数据时参数为列表类型

3.按位置索引选择数据
3.1 按位置索引选择单行数据

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']print(df.iloc[0])

result:
区域东北
省份辽宁
城市大连
时间2019-09-06 00:00:00
指标12
地址“123“
权重0.78
字符u"123"
Name: 一, dtype: object

3.2 按位置索引选择多行数据

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']print(df.iloc[[0, 1]])

result:
区域省份城市时间指标地址权重字符
一东北辽宁大连 2019-09-0612“123“0.78u"123"
二西北广东西安 2019-09-0787“124“0.65u"124"

4.选择连续多行数据

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']print(df.iloc[0:2])

result:
区域省份城市时间指标地址权重字符
一东北辽宁大连 2019-09-0612“123“0.78u"123"
二西北广东西安 2019-09-0787“124“0.65u"124"

表示获取所有行第1列到第3列的数据。选择连续多列数据时语法类似于切片语法，所以也称之为切片索引。

5.选择满足条件的行

5.1单个条件选择

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')print(df[df['指标'] < 50])

result:
区域省份城市时间指标权重
0东北辽宁大连 2019-09-06120.78
3华北湖北北京 2019-09-09451.23
4华中黑龙江武汉 2019-09-10218.90

5.2 多个条件选择

5.2.1 多个条件是且的关系

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')print(df[(df['指标'] < 50) & (df['权重'] < 1)])

result:
区域省份城市时间指标权重
0东北辽宁大连 2019-09-06120.78

5.2.2 多个条件是或的关系

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')print(df[(df['指标'] < 50) | (df['权重'] < 1)])

result:
区域省份城市时间指标权重
0东北辽宁大连 2019-09-06120.78
1西北广东西安 2019-09-07870.65
2华南北京深圳 2019-09-08870.34
3华北湖北北京 2019-09-09451.23
4华中黑龙江武汉 2019-09-10218.90

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pandas实现按行选择的示例代码

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