概述
SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取。相关函数如下: 1)loc,基于列label,可选取特定行(根据行index); 2)iloc,基于行/列的position; 3)at,根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素; 4)iat,与at类似,不同的是根据position来定位的; 5)ix,为loc与iloc的混合体,既支持label也支持position; 实例 import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59], 'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61], 'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']})# data type of columnsprint df.dtypes# indexesprint df.index# return pandas.Indexprint df.columns# each row, return array[array]print df.valuesprint df sex objecttip float64total_bill float64dtype: objectRangeIndex(star……
最后
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