在操作DataFrame时，肯定会经常用到loc，iloc，at等函数，各个函数看起来差不多，但是还是有很多区别的，我们一起来看下吧。 首先，还是列出一个我们用的DataFrame，注意index一列，如下： 接下来，介绍下各个函数的用法： 1、loc函数 愿意看官方文档的，请戳 ...

loc：通过行标签索引数据 iloc：通过行号索引行数据 ix：通过行标签或行号索引数据（基于loc和iloc的混合） 代码： 结果： 分析： loc（）是根据table的行标签获取一行数据 iloc（）是根据table的行索引获取一行数据 ix ...

loc：通过行标签索引数据 iloc：通过行号索引行数据 ix：通过行标签或行号索引数据（基于loc和iloc的混合） 使用loc、iloc、ix索引第一行数据： loc： iloc： ix： ...

一、DataFrame的数据查询 / 提取 1、对单列、多列进行访问读取 -- 对单列数据的访问：DataFrame的单列数据为一个Series。根据DataFrame的定义可以知晓DataFrame 是一个带有标签的二维数组，每个标签相当每一列的列名；如：df.a df ...

一、[ ] 操作符 1.Index 对于Index对象，可以通过[]来选取数据，它类似于一维ndarray的索引。下标可以为下列几种下标对象： 一个整数下标。此时返回对应的label ...

首先，介绍这三种方法的概述： loc: loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行（或列）。这里的关键是：标签。标签的理解就是name名字。 iloc: gets ...

oc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号索引行数据 ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合） 同理，索引列数据也是如此！ 举例说明： 1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据: （1）loc import pandas as pddata ...

pandas的索引操作可以快速的完成多种功能。 1. 首先pandas创建DataFrame，创建DataFrame格式数据有多种方式，可以使用数组、列表、字典等； 2. 直接列名检索 3. 同时取多列数据 4. 切片索引 ...