Pandas|【Pandas】DataFrame查询数据数据分析|数据挖掘|重构

DataFrame查询数据

加载数据
通过索引查询
- 查询某(几)列
- 查询一列的某(几)行
- 查询多列的某(几)行
使用loc和iloc方法查询
- 使用bool-series索引

加载数据

import pandas as pd# 加载数据 df = pd.read_excel('demo.xlsx', sheet_name=0) # 重新构建行索引 index = ['index_' + str(tmp) for tmp in df.index] # 添加到数据上去 df.index = index print('df:\n', df)

修改索引的方法参见：https://blog.csdn.net/weixin_45760274/article/details/123459130

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通过索引查询通过索引查询数据时可以使用行列的下标或名称，查询多行多列数据时还可以配合切片进行查询连续的数据。
需要注意的是在查询非连续的多行多列数据时，需要传入列表组成列表嵌套。
查询某(几)列索引方式：先操作列，再去操作行

# 获取其中的一列 print('获取单列数据：\n', df['B']) print('数据类型：\n', type(df['B'])) print('*' * 100)# 获取其中的多列数据注意： [[ 用的是列表的嵌套！！！ ]] print('获取多列数据：\n', df[['B', 'C', 'D']]) print('数据类型：\n', type(df[['B', 'C', 'D']]))

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查询一列的某(几)行

# 获取其中的一列的某几行 print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'][:5])# 行下标切片 print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'][:'index_4'])# 行名称切片---名称切片时包含尾部的！ print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'][[0, 1, 2, 3, 4]])# 行下标列表 print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'][['index_0', 'index_1', 'index_2', 'index_3', 'index_4']])# 行名称列表 print('获取其中的一列的前5行：\n', df['B'].head(5))# head方法

【Pandas|【Pandas】DataFrame查询数据】上述输出结果都为：

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print('获取其中的一列的后5行：\n', df['B'].tail(5))# tail方法

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查询多列的某(几)行

print('获取其中的多列的前n行：\n', df[['B', 'C', 'D']][:5])# 行下标切片 print('获取其中的多列的前n行：\n', df[['B', 'C', 'D']][:'index_4'])# 行名称切片 print('获取其中的多列的前n行：\n', df[['B', 'C', 'D']].head(5))# head方法 print('获取其中的多列的后n行：\n', df[['B', 'C', 'D']].tail(5))# tail方法 # print('获取其中的多列的前n行：\n', df[['B', 'C', 'D']][[0, 1, 2, 3]])# 此时，行下标列表报错！ # print('获取其中的多列的前n行：\n', df[['B', 'C', 'D']][['index_0','index_1','index_2']])# 此时，行名称列表报错！ """ 报错的原因是因为 df[['B', 'C', 'D']] 查询出的是多列数据，后面的[[0, 1, 2, 3]]被当作是在前面的基础上继续查询列，而不是查询行 """

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使用loc和iloc方法查询同时操作DataFrame的行和列，可以借助 loc 和 iloc 的方法
注意：loc只能使用名称； iloc只能使用下标。----不能混用！

DataFrame.loc[“行名称”, “列名称”]
DataFrame.iloc[行索引, 列索引]

print('获取其中的一列：\n', df.loc[:, 'B']) print('获取其中的一列：\n', df.iloc[:, 5])print('获取其中的多列：\n', df.loc[:, ['A', 'B', 'D']]) print('获取其中的多列：\n', df.iloc[:, [2, 5, -2]])print('获取其中的多列：\n', df.loc[:, 'A':'C']) print('获取其中的多列：\n', df.iloc[:, 0:3])print('获取多列的指定行：\n', df.loc['index_0':'index_4', ['A', 'B', 'D']]) print('获取多列的指定行：\n', df.iloc[0:5, 0:3])