【项目实战】自监控-07-DataFrame行列操作(中篇)
来源:互联网 发布:苹果电脑用于软件开发 编辑:程序博客网 时间:2024/05/29 15:01
系统:Windows 7
语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64
编辑器:pycharm-community-2016.3.2
- 这个系列主要是实际在做项目的一个笔记
- 自监控项目,主要是对采集的质量监控数据做的一个实时预警
- 今天继续讲讲如何从DataFrame获取需要的行或者列
- 主要涉及:
iloc
Part 1:构建一个DataFrame
- 一个
DataFrame
可以看成一个二维表格,不过这个二维表格有行标题也有列标题,而且每类标题可能不止一级 - 示例中由一个字典构建一个DataFrame
- 通过
index
参数制定行名称
import pandas as pddict1 = {"a": [1, 3, 5, 6], "b": [11, 12, 15, 16], "c": [22, 27, 29, 30], "d": [82, 87, 89, 80]}df = pd.DataFrame(dict1, index=["x", "y", "z", "q"])print("df= \n", df)
运行结果
Part 2:行操作
- 直接使用
iloc
属性获取,loc
可以理解成location,iloc
可以理解成integer location iloc
依然紧跟一个[行,列]
,中括号中放入拟需要的行索引和列索引,但是行列索引只能使用整数,所以表示的是一种位置,起始位为0- 若不对列进行筛选,则表示列信息的区域可以省略
- 若多于1行,可以使用一个列表表示对应的行信息,也可以使用切片操作
- 切片操作
[1:3]
,表示的是[1, 2]
,不包括结束位
df1 = df.iloc[[1, 3]]print("\ndf1= \n", df1)df11 = df.iloc[1:3]print("\ndf11= \n", df11)
运行结果
Part 3:列操作
- 使用
iloc
属性获取 [:,列]
其中的行使用:
即可,即保持所有行信息,只筛选列信息- 若多于1列,可以使用一个列表表示对应的列信息,也可以使用切片操作
df2 = df.iloc[:, [1, 3]]print("\ndf2= \n", df2)df22 = df.iloc[:, 1:3]print("\ndf22= \n", df22)
运行结果
Part 4:行列混合操作
- 就是以上两种的综合,
[行,列]
对应的行列信息都需要 - 当多于1行或者1列的时候,可以使用列表及切片操作
df3 = df.iloc[[1, 3], [1, 3]]print("\ndf3= \n", df3)df33 = df.iloc[1:3, 1:3]print("\ndf33= \n", df33)
运行结果
以上为本次的学习内容,下回见
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