【Python学习系列十五】pandas库DataFrame行列操作使用方法

参考:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/api.html#dataframe

data['w']  #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型

data.w    #选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型

data[['w']]  #选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame类型

data[['w','z']]  #选择表格中的'w'、'z'列

data[0:2]  #返回第1行到第2行的所有行,前闭后开,包括前不包括后

data[1:2]  #返回第2行,从0计,返回的是单行,通过有前后值的索引形式,
       #如果采用data[1]则报错

data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法,返回的是DataFrame,跟data[1:2]同

data['a':'b']  #利用index值进行切片,返回的是**前闭后闭**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的前几行数据,默认为前五行,需要前十行则data.head(10)
data.tail()  #返回data的后几行数据,默认为后五行,需要后十行则data.tail(10)

ser.iget_value(0)  #选取ser序列中的第一个
ser.iget_value(-1) #选取ser序列中的最后一个,这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个,这会引起歧义。

data.iloc[-1]   #选取DataFrame最后一行,返回的是Series
data.iloc[-1:]   #选取DataFrame最后一行,返回的是DataFrame

data.loc['a',['w','x']]   #返回‘a’行'w'、'x'列,这种用于选取行索引列索引已知

data.iat[1,1]   #选取第二行第二列,用于已知行、列位置的选取。


下面代码示例实现从csv中读取然后提起个别列重新输出csv
trainds=pd.read_csv(r"D:\train_normal.csv", header=0, encoding='utf-8')
    sampleds = pd.DataFrame(trainds[['age','sex','account_age','is_use']]) 
    sampleds.to_csv('D:\sample.csv',index=False)


你可能感兴趣的:(Big,data,python专栏)