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「Python数据分析」Pandas基础,通过索引选择数据

itomcoil 2025-09-18 01:23 3 浏览

原始数据

处理过程

1、通过函数,生成上图所示的原始数据集

2、选择某一单元格中的值

3、交换数据集中A、B列的值

4、选择A列和B列,形成新的数据集

处理过程1

新建文件夹和Python笔记本源程序,导入pandas和numpy,运行单元格,如下图所示。

这里,我们需要使用numpy库,来辅助生成原始数据集。没有安装numpy库的话,用下列命令安装好。

新建日期索引列dates,然后通过np.random.randn函数,生成一个8行4列的数据集,并且把dates作为索引列,列名用columns参数进行设置。

处理过程2

我们这里介绍了几种获取单元格数据的方法,大家可以根据需要,选择使用合适的方法。

首先,通过中括号[]加列名'A'的方式,在数据集df中,获取A列,复制给s变量。

其次,获取时间索引dates变量的第五个索引,通过中括号加数字的方式获取,赋值给index时间索引变量index。

最后,通过时间索引的方式,获取到单元格的具体数值。

我们也可以直接通过索引数值的方式,也就是s[5]的方式,直接拿到单元格的数值。这里要注意,[5]代表从上到下,依次顺序的第6行。因为索引数值是从0开始计数的,所以第6行的索引数值是5。

我们还可以直接从df变量中,获取单元格的数值。df['A'][5]中,从左到右,第一个中括号代表选取A列,第二个中括号,代表选取第A列的第6行单元格的数值。

处理过程3

我们通过选取df数据集的A列和B列,直接赋值给df变量的B列和A列

由于DataFrame的列是数组类型,所以这里需要使用两个中括号进行嵌套。

执行以上代码,对照原始数据集,可以看到,A列和B列的数据,已经完成交换。

处理过程4

选择A列和B列,形成新的数据集变量,有三种方式可供使用。

首先,直接通过列名的数组,从df变量中进行选择。

把选择好的变量,赋值给df1,这是第一种方式。

其次,通过DataFrame的loc函数,进行选取

这里,loc函数代码的中括号中,逗号前面的分号,表示选择所有行。逗号后面的数组,表示需要选取的列。这是第二种方式。

最后,通过DataFrame的iloc函数,进行选取

这里的iloc函数和loc函数,实现的方式差不多。差别在于,loc函数的列,是用字符串数组来进行选取的。而iloc函数的列,是用索引数组下标来进行选取的。

大家要注意loc和iloc函数的细微差别,loc函数的行和列,是用行和列的名称,字符型string变量来选取。iloc函数的行和列,是用行和列对应的索引数组下标来选取,是整数型int变量。

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