python-pandas-dataframe-数据选择

1.dataframe可以看数据库里面的一张table

2.更注重于行的筛选，对于列可以看做是属性

3.所以有dataframe.colname,dataframe[:,colname]来提取整个列的操作

都是先行后列

4.利用标签来选择特定的行列dataframe.loc[rowname,colname]

5.默认是对于行进行筛选，所以dataframe.loc[:3]，进行切片的时候是默认切行

6.要是想把列加上应该这么写dataframe.loc[rowrange,colrange](标签筛选）

7.还有一个选取是datafram.iloc[](坐标筛选）

8.接下来是条件筛选：本质上就是将判断的结果扩展到对象中的每一个元素：dataframe[]

时刻记住是默认对行进行筛选！

比如

.ipynb

In [14]:

import pandas as pd

In [15]:

import numpy as np

In [22]:

df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,6),columns=['a','b','c','d','e','f'])

In [28]:

df

Out[28]:

 

	a	b	c	d	e	f
0	0.900993	-0.138740	0.802412	0.538833	2.227220	-0.284986
1	0.258847	0.604430	0.393389	-1.302650	1.517982	-0.699211
2	0.705676	-0.258530	0.788059	-0.323895	0.581658	0.689732
3	1.900100	-1.711729	0.040754	-0.798442	0.628421	-0.710979
4	-0.865565	-1.888664	-1.895750	1.241144	-0.697723	-0.593916
5	-0.789671	-0.370566	-0.210978	1.873560	-0.448096	-1.785732

In [26]:

df['b']>0

Out[26]:

0    False
1     True
2    False
3    False
4    False
5    False
Name: b, dtype: bool

In [34]:

#这里只会保留是true的行

In [29]:

df.loc[1]>0

Out[29]:

a     True
b     True
c     True
d    False
e     True
f    False
Name: 1, dtype: bool

In [ ]:

#这里只会保留是true的列

In [33]:

df.loc[:,(df.loc[1]>0)&(df.loc[3]>0)]

Out[33]:

 

	a	c	e
0	0.900993	0.802412	2.227220
1	0.258847	0.393389	1.517982
2	0.705676	0.788059	0.581658
3	1.900100	0.040754	0.628421
4	-0.865565	-1.895750	-0.697723
5	-0.789671	-0.210978	-0.448096

In [ ]: