二、Pandas ——选择数据

傷城~ 2023-10-09 12:41 72阅读 0赞

import pandas as pd
    import numpy as np
    
    dates = pd.date_range("20190101", periods=6)
    df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)),
                      index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
    print(df)
    #              A   B   C   D
    # 2019-01-01   0   1   2   3
    # 2019-01-02   4   5   6   7
    # 2019-01-03   8   9  10  11
    # 2019-01-04  12  13  14  15
    # 2019-01-05  16  17  18  19
    # 2019-01-06  20  21  22  23
    print("============选择某一列==============")
    #两者等价
    print(df["A"])
    print(df.A)
    # 2019-01-01     0
    # 2019-01-02     4
    # 2019-01-03     8
    # 2019-01-04    12
    # 2019-01-05    16
    # 2019-01-06    20
    # Freq: D, Name: A, dtype: int32
    print("============切片选择==============")
    print(df[0:3])
    #             A  B   C   D
    # 2019-01-01  0  1   2   3
    # 2019-01-02  4  5   6   7
    # 2019-01-03  8  9  10  11
    print(df["20190102":"20190104"])
    #              A   B   C   D
    # 2019-01-02   4   5   6   7
    # 2019-01-03   8   9  10  11
    # 2019-01-04  12  13  14  15
    print("============通过行列名 label选择: loc ==============")
    print(df.loc["20190102"])
    # A    4
    # B    5
    # C    6
    # D    7
    # Name: 2019-01-02 00:00:00, dtype: int32
    print(df.loc[:, ["A", "B"]])
    #              A   B
    # 2019-01-01   0   1
    # 2019-01-02   4   5
    # 2019-01-03   8   9
    # 2019-01-04  12  13
    # 2019-01-05  16  17
    # 2019-01-06  20  21
    print(df.loc["20190102", :])
    # A    4
    # B    5
    # C    6
    # D    7
    # Name: 2019-01-02 00:00:00, dtype: int32
    print("============通过position位置选择: iloc==============")
    print(df.iloc[3])
    # A    12
    # B    13
    # C    14
    # D    15
    # Name: 2019-01-04 00:00:00, dtype: int32
    print(df.iloc[3:5, 1:3])
    #              B   C
    # 2019-01-04  13  14
    # 2019-01-05  17  18
    print(df.iloc[[1, 3, 5], 1:3])
    #              B   C
    # 2019-01-02   5   6
    # 2019-01-04  13  14
    # 2019-01-06  21  22
    print("============行列名label 和 position综合使用选择: loc和iloc==============")
    # print(df.ix[:3, ["A", "C"]])  # 不提倡使用，会报警告，但是结果会输出
    print("============布尔筛选数据Boolean==============")
    # 选择出df中 A 列大于 8 的所有数据
    print(df[df.A > 8])
    #              A   B   C   D
    # 2019-01-04  12  13  14  15
    # 2019-01-05  16  17  18  19
    # 2019-01-06  20  21  22  23