：3頭のメソッドをインデックス化パンダがあり.loc、.ilocかつ[]、ノート：.ix0.20.0での使用はしているお勧めしません
import pandas as pd
import numpy as np[5]：
dates = pd.date_range("20170101",periods=6)
df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=["A","B","C","D"])
df1[5]アウト：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2017年1月1日 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 2017年1月2日 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 2017年1月3日 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 2017年1月4日 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 2017年1月5日 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 2017年1月6日 | 20 | 21 | 22 | 23 |
[6]：
一連の列として取得データフレーム
df1["A"]#将dataframe的列获取为一个series[6]アウト：
2017-01-01 0
2017-01-02 4
2017-01-03 8
2017-01-04 12
2017-01-05 16
2017-01-06 20
Freq: D, Name: A, dtype: int32[7]：
df1.A#另一种获取[7]アウト：
2017-01-01 0
2017-01-02 4
2017-01-03 8
2017-01-04 12
2017-01-05 16
2017-01-06 20
Freq: D, Name: A, dtype: int32[8]で：
スライスは、最初の2行を取得します
df1[0:2]#切片，获取前2行[8]アウト：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2017年1月1日 | 0 | 1 | 2 | 3 |
| 2017年1月2日 | 4 | 5 | 6 | 7 |
[9]で：
インデックスで行を取得
df1["20170102":"20170104"]#通过索引获取指定行[9]アウト：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2017年1月2日 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 2017年1月3日 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 2017年1月4日 | 12 | 13 | 14 | 15 |
[11]で：
ラベルでデータを選択
#通过标签选择数据
df1.loc["20170102"][11]アウト：
A 4
B 5
C 6
D 7
Name: 2017-01-02 00:00:00, dtype: int32[12]で：
行の指定された列を抽出します
df1.loc["20170102",["A","C"]]#提取某个行的指定列[12]アウト：
A 4
C 6
Name: 2017-01-02 00:00:00, dtype: int32[13]で：
df1.loc[:,["A","B"]][13]アウト：
| A | B | |
|---|---|---|
| 2017年1月1日 | 0 | 1 |
| 2017年1月2日 | 4 | 5 |
| 2017年1月3日 | 8 | 9 |
| 2017年1月4日 | 12 | 13 |
| 2017年1月5日 | 16 | 17 |
| 2017年1月6日 | 20 | 21 |
[14]で：
位置データ選択
#通过位置选择数据
df1.iloc[2]#提取第二行[14]アウト：
A 8
B 9
C 10
D 11
Name: 2017-01-03 00:00:00, dtype: int32[15]で：
df1.iloc[1:3,2:4][15]アウト：
| C | D | |
|---|---|---|
| 2017年1月2日 | 6 | 7 |
| 2017年1月3日 | 10 | 11 |
[18]で：
不連続な行と列の抽出
#提取不连续的行和列
df1.iloc[[1,2,4],[1,3]][18]アウト：
| B | D | |
|---|---|---|
| 2017年1月2日 | 5 | 7 |
| 2017年1月3日 | 9 | 11 |
| 2017年1月5日 | 17 | 19 |
[20]で：
#混合标签位置选择
df1.ix[2:4,["A","C"]]c:\users\wuzs\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:2: FutureWarning:
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing
See the documentation here:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated
c:\users\wuzs\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:808: FutureWarning:
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing
See the documentation here:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated
retval = getattr(retval, self.name)._getitem_axis(key, axis=i)[20]アウト：
| A | C | |
|---|---|---|
| 2017年1月3日 | 8 | 10 |
| 2017年1月4日 | 12 | 14 |
[23]で：
df1.ix["20170102":"20170104",2:4]c:\users\wuzs\appdata\local\programs\python\python36-32\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning:
.ix is deprecated. Please use
.loc for label based indexing or
.iloc for positional indexing
See the documentation here:
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated
"""Entry point for launching an IPython kernel.[23]アウト：
| C | D | |
|---|---|---|
| 2017年1月2日 | 6 | 7 |
| 2017年1月3日 | 10 | 11 |
| 2017年1月4日 | 14 | 15 |
[24]で：
行サイズ決意値
#判断某一行的值大小
df1.A >6[24]アウト：
2017-01-01 False
2017-01-02 False
2017-01-03 True
2017-01-04 True
2017-01-05 True
2017-01-06 True
Freq: D, Name: A, dtype: bool[25]で：
df1[df1.A>6]#根据判断组成新的DataFrame[25]アウト：
| A | B | C | D | |
|---|---|---|---|---|
| 2017年1月3日 | 8 | 9 | 10 | 11 |
| 2017年1月4日 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 2017年1月5日 | 16 | 17 | 18 | 19 |
| 2017年1月6日 | 20 | 21 | 22 | 23 |
[]内：