Python--pandas选择数据
#选择数据
dates = pd.date_range('20180403',periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index = dates,columns = ['A','B','C','D'])
print(df)
print('**************')
print(df['A'],df.A)
print('**************')
print(df['20180403':'20180405'])
print('**************')
print(df.loc['20180403'])#通过标签选择：loc
print(df.loc[:,['A','C']])
print('**************')
print(df.iloc[3])#通过位置选择：iloc
print('**************')
print(df.iloc[3:1,3])
print('**************')
print(df.iloc[3:5,1:2])
print('**************')
print(df.iloc[[1,4],1:4])
print('**************')
# print(df.ix[:3,['A','C']])#混合上述两种方法：ix 运行不通过
print(df[df.A>8])#布尔型选择
df.iloc[2,2]=1111#修改数值（1）
print(df)
df.loc['20180405','B']=222#（2）
print(df)
df.A[df.A>4]=0#修改A列中的A>4的值为0（3）
print(df)
df['F']=np.nan
print(df)
df['E']=pd.Series([1,2,3,4,5,6],index = pd.date_range('20180403',periods=6))
print(df)结果显示
A B C D
2018-04-03 0 1 2 3
2018-04-04 4 5 6 7
2018-04-05 8 9 10 11
2018-04-06 12 13 14 15
2018-04-07 16 17 18 19
2018-04-08 20 21 22 23
**************
2018-04-03 0
2018-04-04 4
2018-04-05 8
2018-04-06 12
2018-04-07 16
2018-04-08 20
Freq: D, Name: A, dtype: int32 2018-04-03 0
2018-04-04 4
2018-04-05 8
2018-04-06 12
2018-04-07 16
2018-04-08 20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
**************
A B C D
2018-04-03 0 1 2 3
2018-04-04 4 5 6 7
2018-04-05 8 9 10 11
**************
A 0
B 1
C 2
D 3
Name: 2018-04-03 00:00:00, dtype: int32
A C
2018-04-03 0 2
2018-04-04 4 6
2018-04-05 8 10
2018-04-06 12 14
2018-04-07 16 18
2018-04-08 20 22
**************
A 12
B 13
C 14
D 15
Name: 2018-04-06 00:00:00, dtype: int32
**************
Series([], Freq: D, Name: D, dtype: int32)
**************
B
2018-04-06 13
2018-04-07 17
**************
B C D
2018-04-04 5 6 7
2018-04-07 17 18 19
**************
A B C D
2018-04-06 12 13 14 15
2018-04-07 16 17 18 19
2018-04-08 20 21 22 23
A B C D
2018-04-03 0 1 2 3
2018-04-04 4 5 6 7
2018-04-05 8 9 1111 11
2018-04-06 12 13 14 15
2018-04-07 16 17 18 19
2018-04-08 20 21 22 23 ***************
A B C D
2018-04-03 0 1 2 3
2018-04-04 4 5 6 7
2018-04-05 8 222 1111 11
2018-04-06 12 13 14 15
2018-04-07 16 17 18 19
2018-04-08 20 21 22 23 ***************
A B C D
2018-04-03 0 1 2 3
2018-04-04 4 5 6 7
2018-04-05 0 222 1111 11
2018-04-06 0 13 14 15
2018-04-07 0 17 18 19
2018-04-08 0 21 22 23 ***************
A B C D F
2018-04-03 0 1 2 3 NaN
2018-04-04 4 5 6 7 NaN
2018-04-05 0 222 1111 11 NaN
2018-04-06 0 13 14 15 NaN
2018-04-07 0 17 18 19 NaN
2018-04-08 0 21 22 23 NaN ***************
A B C D F E
2018-04-03 0 1 2 3 NaN 1
2018-04-04 4 5 6 7 NaN 2
2018-04-05 0 222 1111 11 NaN 3
2018-04-06 0 13 14 15 NaN 4
2018-04-07 0 17 18 19 NaN 5
2018-04-08 0 21 22 23 NaN 6 ***************
参考博客：https://blog.csdn.net/XiaoYi_Eric/article/details/79506660