参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_39501270/article/details/76833836
loc与iloc函数
- loc函数
import pandas as pd
import numpy
# 导入数据
df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv")
df_new = df.set_index(["country"])
df_new.loc[list(["Canada"])] # 1
df_new.loc[df_new["duration"]>160] # 2
df_new.loc[((df_new["duration"] > 200) & (df_new["director_facebook_likes"] > 300 )),"flage"] =1 # 3
df_new.loc[df_new["duration"].isin([100])] # 4
df_new.query("duration > 100 & index == 'UK'") # 5
1:根据列中的元素,选取对应元素的数据集
2:根据元素的选取条件来选取对应的数据集
3:根据元素的选取条件来来选取对应的数据集,并在符合条件的数据行添加flage标签
4:isin函数是series用来判断值是否在目标值是否在series
5:query函数中用来判断条件符合的数据集并返回
- iloc函数
df_new.iloc[0:4]
- iloc比较简单,它是基于索引位来选取数据集,0:4就是选取 0,1,2,3这四行,需要注意的是这里是前闭后开集合
一般情况下,我们用下面的代码:
numeric_cols_std = all_dummy_df.loc[:, numeric_cols]
一般数据集都是二维的,我们不会截取行,而是截取列。