Python--pandas选择数据

#选择数据
dates = pd.date_range('20180403',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index = dates,columns = ['A','B','C','D'])
print(df)
print('**************')
print(df['A'],df.A)
print('**************')
print(df['20180403':'20180405'])
print('**************')
print(df.loc['20180403'])#通过标签选择：loc
print(df.loc[:,['A','C']])
print('**************')
print(df.iloc[3])#通过位置选择：iloc
print('**************')
print(df.iloc[3:1,3])
print('**************')
print(df.iloc[3:5,1:2])
print('**************')
print(df.iloc[[1,4],1:4])
print('**************')
# print(df.ix[:3,['A','C']])#混合上述两种方法：ix  运行不通过
print(df[df.A>8])#布尔型选择

df.iloc[2,2]=1111#修改数值（1）
print(df)              
df.loc['20180405','B']=222#（2）
print(df)
df.A[df.A>4]=0#修改A列中的A>4的值为0（3）
print(df)
df['F']=np.nan
print(df)
df['E']=pd.Series([1,2,3,4,5,6],index = pd.date_range('20180403',periods=6))
print(df)

结果显示

            A   B   C   D
2018-04-03   0   1   2   3
2018-04-04   4   5   6   7
2018-04-05   8   9  10  11
2018-04-06  12  13  14  15
2018-04-07  16  17  18  19
2018-04-08  20  21  22  23
**************
2018-04-03     0
2018-04-04     4
2018-04-05     8
2018-04-06    12
2018-04-07    16
2018-04-08    20
Freq: D, Name: A, dtype: int32 2018-04-03     0
2018-04-04     4
2018-04-05     8
2018-04-06    12
2018-04-07    16
2018-04-08    20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
**************
            A  B   C   D
2018-04-03  0  1   2   3
2018-04-04  4  5   6   7
2018-04-05  8  9  10  11
**************
A    0
B    1
C    2
D    3
Name: 2018-04-03 00:00:00, dtype: int32
             A   C
2018-04-03   0   2
2018-04-04   4   6
2018-04-05   8  10
2018-04-06  12  14
2018-04-07  16  18
2018-04-08  20  22
**************
A    12
B    13
C    14
D    15
Name: 2018-04-06 00:00:00, dtype: int32
**************
Series([], Freq: D, Name: D, dtype: int32)
**************
             B
2018-04-06  13
2018-04-07  17
**************
             B   C   D
2018-04-04   5   6   7
2018-04-07  17  18  19
**************
             A   B   C   D
2018-04-06  12  13  14  15
2018-04-07  16  17  18  19
2018-04-08  20  21  22  23
             A   B     C   D
2018-04-03   0   1     2   3
2018-04-04   4   5     6   7
2018-04-05   8   9  1111  11
2018-04-06  12  13    14  15
2018-04-07  16  17    18  19
2018-04-08  20  21    22  23 ***************
             A    B     C   D
2018-04-03   0    1     2   3
2018-04-04   4    5     6   7
2018-04-05   8  222  1111  11
2018-04-06  12   13    14  15
2018-04-07  16   17    18  19
2018-04-08  20   21    22  23 ***************
            A    B     C   D
2018-04-03  0    1     2   3
2018-04-04  4    5     6   7
2018-04-05  0  222  1111  11
2018-04-06  0   13    14  15
2018-04-07  0   17    18  19
2018-04-08  0   21    22  23 ***************
            A    B     C   D   F
2018-04-03  0    1     2   3 NaN
2018-04-04  4    5     6   7 NaN
2018-04-05  0  222  1111  11 NaN
2018-04-06  0   13    14  15 NaN
2018-04-07  0   17    18  19 NaN
2018-04-08  0   21    22  23 NaN ***************
            A    B     C   D   F  E
2018-04-03  0    1     2   3 NaN  1
2018-04-04  4    5     6   7 NaN  2
2018-04-05  0  222  1111  11 NaN  3
2018-04-06  0   13    14  15 NaN  4
2018-04-07  0   17    18  19 NaN  5
2018-04-08  0   21    22  23 NaN  6 ***************

参考博客：https://blog.csdn.net/XiaoYi_Eric/article/details/79506660