python dataframe取一列_pandas取dataframe特定行/列
1.按列取、按索引/行取、按特定行列取
import numpy as np
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd'))
df['a']#取a列
df[['a','b']]#取a、b列
#ix可以用数字索引，也可以用index和column索引
df.ix[0]#取第0行
df.ix[0:1]#取第0行
df.ix['one':'two']#取one、two行
df.ix[0:2,0]#取第0、1行，第0列
df.ix[0:1,'a']#取第0行，a列
df.ix[0:2,'a':'c']#取第0、1行，abc列
df.ix['one':'two','a':'c']#取one、two行，abc列
df.ix[0:2,0:1]#取第0、1行，第0列
df.ix[0:2,0:2]#取第0、1行，第0、1列
#loc只能通过index和columns来取，不能用数字
df.loc['one','a']#one行，a列
df.loc['one':'two','a']#one到two行，a列
df.loc['one':'two','a':'c']#one到two行，a到c列
df.loc['one':'two',['a','c']]#one到two行，ac列
#iloc只能用数字索引，不能用索引名
df.iloc[0:2]#前2行
df.iloc[0]#第0行
df.iloc[0:2,0:2]#0、1行，0、1列
df.iloc[[0,2],[1,2,3]]#第0、2行，1、2、3列
#iat取某个单值,只能数字索引
df.iat[1,1]#第1行，1列
#at取某个单值,只能index和columns索引
df.at['one','a']#one行，a列
2.按条件取行
选取等于某些值的行记录 用 ==
df.loc[df[‘column_name’] == some_value]
选取某列是否是某一类型的数值 用 isin
df.loc[df[‘column_name’].isin(some_values)]
多种条件的选取 用 &
df.loc[(df[‘column’] == some_value) & df[‘other_column’].isin(some_values)]
选取不等于某些值的行记录 用 ！=
df.loc[df[‘column_name’] != some_value]
isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~
df.loc[~df[‘column_name’].isin(some_values)]
3.取完之后替换
df = pd.DataFrame({"id": [25,53,15,47,52,54,45,9], "sex": list('mfmfmfmf'), 'score': [1.2, 2.3, 3.4, 4.5,6.4,5.7,5.6,4.3],"name":['daisy','tony','peter','tommy','ana','david','ken','jim']})
将男性(m)替换为1，女性(f)替换为0
方法1：
df.ix[df['sex']=='f','sex']=0
df.ix[df['sex']=='m','sex']=1
注：在上面的代码中，逗号后面的‘sex’起到固定列名的作用
方法2：
df.sex[df['sex']=='m']=1
df.sex[df['sex']=='f']=0
4.删除特定行
# 要删除列“score”<50的所有行：
df = df.drop(df[df.score < 50].index)
df.drop(df[df.score < 50].index, inplace=True)
# 多条件情况
# 可以使用操作符： | 只需其中一个成立, & 同时成立, ~ 表示取反，它们要用括号括起来。
# 例如删除列“score<50 和>20的所有行
df = df.drop(df[(df.score < 50) & (df.score > 20)].index)
参考文献：
【4】官网