Numpy 与 DataFrame取值方式对比

对比Numpty 与 DataFrame默认索引取值不同点

Numpy索引取值

#Numpy索引取值
data=np.empty((2,4),dtype=int)
print(data)
'''

[[4128860 6029375 3801157 7340124]
 [7602297 7274600 3342446      54]]
 
'''

#取行
print('取第一行结果')
print(data[0])      #[4128860 6029375 3801157 7340124]  默认data【0】拿到的是数组第一行的值
'''
取第一行结果
[4128860 6029375 3801157 7340124]

'''

#取列
print('取第一列的结果')
print(data[:,[0]])
'''
取第一列的结果
[[4128860]
 [7602297]]
'''

DataFrame索引取值

#Dataframe的索引取值
data=pd.DataFrame(data)
print(data)

'''原始DataFrame数组

         0        1        2        3
0  4128860  6029375  3801157  7340124
1  7602297  7274600  3342446       54

'''

#取行的值
print('取第二行的值')
print(data[1:2])
'''
取第一行的值
         0        1        2        3
0  4128860  6029375  3801157  7340124
'''


#取列的值
print('取第一列的值')
print(data[0])     #这里data【0】拿到的是第一列的值
'''
取第一列的值
0    4128860
1    7602297
Name: 0, dtype: int32

'''