本篇文章给大家带来的内容是关于python中Pandas的深入理解(代码示例) ,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助。
先建立一个 6X4 的矩阵数据。
dates = pd.date_range('20180830', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D']) print(df)
打印:
A B C D 2018-08-30 0 1 2 3 2018-08-31 4 5 6 7 2018-09-01 8 9 10 11 2018-09-02 12 13 14 15 2018-09-03 16 17 18 19 2018-09-04 20 21 22 23
如果我们想选取 DataFrame
中的数据,下面描述了两种途径, 他们都能达到同一个目的:
print(df['A']) print(df.A) """ 2018-08-30 0 2018-08-31 4 2018-09-01 8 2018-09-02 12 2018-09-03 16 2018-09-04 20 Freq: D, Name: A, dtype: int64 """
让选择跨越多行或多列:
print(df[0:3]) """ A B C D 2018-08-30 0 1 2 3 2018-08-31 4 5 6 7 2018-09-01 8 9 10 11 """ print(df['20180830':'20180901']) """ A B C D 2018-08-30 0 1 2 3 2018-08-31 4 5 6 7 2018-09-01 8 9 10 11 """
如果df[3:3]
将会是一个空对象。后者选择20180830
到20180901
标签之间的数据,并且包括这两个标签。
还可以通过 loc
, iloc
, ix
进行选择。
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Atas ialah kandungan terperinci python中Pandas的深入理解(代码示例). Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!