Pandas读取行列数据最全方法 Pandas读取行列数据最全方法

【Pandas读取行列数据最全方法】1、读取方法有按行（单行，多行连续，多行不连续），按列（单列，多列连续，多列不连续）；部分不连续行不连续列；按位置（坐标），按字符（索引）；按块（list）；函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()。
2、转换为DF，赋值columns，index，修改添加数据，取行列索引

data = https://www.it610.com/article/{'省份': ['北京', '上海', '广州', '深圳'],'年份': ['2017', '2018', '2019', '2020'],'总人数': ['2200', '1900', '2170', '1890'],'高考人数': ['6.3', '5.9', '6.0', '5.2']}df = pd.DataFrame(data, columns=['省份', '年份', '总人数', '高考人数', '高数'],index=['one', 'two', 'three', 'four'])df['高数'] = ['90', '95', '92', '98']print("行索引：{}".format(list(df.index)))print("列索引：{}".format(list(df.columns)))print(df.index[1:3])print(df.columns[1])print(df.columns[1:3])print(df)

行索引：['one', 'two', 'three', 'four']
列索引：['省份', '年份', '总人数', '高考人数', '高数']
Index(['two', 'three'], dtype='object')
年份
Index(['年份', '总人数'], dtype='object')
省份年份总人数高考人数高数
one北京201722006.390
two上海201819005.995
three广州201921706.092
four深圳202018905.298

3、iloc不能通过[:, [1:3]]取连续数据，取连续数据只能通过 df[df.columns[1:4]]，先获取列索引，再取数据。

print(df['省份'])#按列名取列print(df.省份)#按列名取列print(df[['省份', '总人数']])#按列名取不连续列数据print(df[df.columns[1:4]])#按列索引取连续列数据print(df.iloc[:, 1])#按位置取列print(df.iloc[:, [1, 3]])#按位置取不连续列数据

one北京
two上海
three广州
four深圳
Name: 省份, dtype: object
one北京
two上海
three广州
four深圳
Name: 省份, dtype: object
省份总人数
one北京2200
two上海1900
three广州2170
four深圳1890
年份总人数高考人数
one201722006.3
two201819005.9
three201921706.0
four202018905.2
one2017
two2018
three2019
four2020
Name: 年份, dtype: object
年份高考人数
one20176.3
two20185.9
three20196.0
four20205.2

4、通过df.iloc[]（数字）取行数据，取部分行部分列时，要先写行，再写列；有条件的取数据

print(df[1:3])#按行取数据，这行代码结果没在下面输出print(df[df.高数>90])#按行有条件的取数据，结果没输出print(df.iloc[1])#按行取行数据print(df.iloc[1, 3])#按坐标取print(df.iloc[[1], [3]])#按坐标取print(df.loc[df.index[1:3]])#按行索引取行，但没必要print(df.iloc[1:3])#按行取连续数据print(df.iloc[[1, 3]])按行取不连续数据print(df.iloc[[1,2,3], [2,4]])取部分行部分列数据

省份上海
年份2018
总人数1900
高考人数5.9
高数95
Name: two, dtype: object
5.9
高考人数
two5.9
省份年份总人数高考人数高数
two上海201819005.995
three广州201921706.092
省份年份总人数高考人数高数
two上海201819005.995
three广州201921706.092
省份年份总人数高考人数高数
two上海201819005.995
four深圳202018905.298
总人数高数
two190095
three217092
four189098

5、通过df.loc[]索引（字符）取行数据。

print(df.loc['two'])print(df.loc['two', '省份'])print(df.loc['two':'three'])print(df.loc[['one', 'three']])print(df.loc[['one', 'three'], ['省份', '年份']])

省份上海
年份2018
总人数1900
高考人数5.9
高数95
Name: two, dtype: object
上海
省份年份总人数高考人数高数
two上海201819005.995
three广州201921706.092
省份年份总人数高考人数高数
one北京201722006.390
three广州201921706.092
省份年份
one北京2017
three广州2019