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用pandas中的DataFrame時選取行或列：
import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #選擇表格中的'w'列，使用類字典屬性,返回的是Series類型 data.w #選擇表格中的'w'列，使用點屬性,返回的是Series類型 data[['w']] #選擇表格中的'w'列，返回的是DataFrame類型 data[['w','z']] #選擇表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前閉后開，包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行，從0計，返回的是單行，通過有前后值的索引形式， #如果采用data[1]則報錯 data.ix[1:2] #返回第2行的第三種方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同 data['a':'b'] #利用index值進行切片，返回的是**前閉后閉**的DataFrame, #即末端是包含的 data.irow(0) #取data的第一行 data.icol(0) #取data的第一列 data.head() #返回data的前幾行數據，默認為前五行，需要前十行則data.head(10) data.tail() #返回data的后幾行數據，默認為后五行，需要后十行則data.tail(10) ser.iget_value(0) #選取ser序列中的第一個 ser.iget_value(-1) #選取ser序列中的最后一個，這種軸索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去獲取最后一個，這會引起歧義。 data.iloc[-1] #選取DataFrame最后一行，返回的是Series data.iloc[-1:] #選取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame data.loc['a',['w','x']] #返回‘a’行'w'、'x'列，這種用於選取行索引列索引已知 data.iat[1,1] #選取第二行第二列，用於已知行、列位置的選取。 下面是簡單的例子使用驗證：
import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),index=['one','two','three'],columns=['a','b','c','d','e']) data Out[7]: a b c d e one 0 1 2 3 4 two 5 6 7 8 9 three 10 11 12 13 14 #對列的操作方法有如下幾種 data.icol(0) #選取第一列 E:\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\ipython\start_kernel.py:1: FutureWarning: icol(i) is deprecated. Please use .iloc[:,i] # -*- coding: utf-8 -*- Out[35]: one 0 two 5 three 10 Name: a, dtype: int32 data['a'] Out[8]: one 0 two 5 three 10 Name: a, dtype: int32 data.a Out[9]: one 0 two 5 three 10 Name: a, dtype: int32 data[['a']] Out[10]: a one 0 two 5 three 10 data.ix[:,[0,1,2]] #不知道列名只知道列的位置時 Out[13]: a b c one 0 1 2 two 5 6 7 three 10 11 12 data.ix[1,[0]] #選擇第2行第1列的值 Out[14]: a 5 Name: two, dtype: int32 data.ix[[1,2],[0]] #選擇第2,3行第1列的值 Out[15]: a two 5 three 10 data.ix[1:3,[0,2]] #選擇第2-4行第1、3列的值 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #選擇第2-3行，3-5（不包括5）列的值 Out[29]: c d two 7 8 data.ix[data.a>5,3] Out[30]: three 13 Name: d, dtype: int32 data.ix[data.b>6,3:4] #選擇'b'列中大於6所在的行中的第4列，有點拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a>5,2:4] #選擇'a'列中大於5所在的行中的第3-5（不包括5）列 Out[32]: c d three 12 13 data.ix[data.a>5,[2,2,2]] #選擇'a'列中大於5所在的行中的第2列並重復3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #還可以行數或列數跟行名列名混着用 data.ix[1:3,['a','e']] Out[24]: a e two 5 9 three 10 14 data.ix['one':'two',[2,1]] Out[25]: c b one 2 1 two 7 6 data.ix[['one','three'],[2,2]] Out[26]: c c one 2 2 three 12 12 data.ix['one':'three',['a','c']] Out[27]: a c one 0 2 two 5 7 three 10 12 data.ix[['one','one'],['a','e','d','d','d']] Out[28]: a e d d d one 0 4 3 3 3 one 0 4 3 3 3 #對行的操作有如下幾種： data[1:2] #（不知道列索引時）選擇第2行，不能用data[1]，可以用data.ix[1] Out[18]: a b c d e two 5 6 7 8