pandas之索引和切片（1）

1):索引

可以使用中括号取单个索引（此时返回的是元素类型），或者中括号里一个李彪取多个索引（此时返回的仍然是一个Series类型）。

分为显示索引和隐士索引

1>:显示索引：

  第一种方式：使用index中的元素作为索引值
  第二种方式：使用.loc[]
第一种方式：

s12 = Series(data = np.random.randint(1,10,size=5),index=list('asdfg'))
s12
'''
a    3
s    1
d    9
f    9
g    5
dtype: int32
'''
s12['a']
'''
3
'''
注意：此时返回的是元素的数据类型
s12[['a']]
'''
a    3
dtype: int32
'''
注意：通过一个中括号，里面嵌套一个列表，返回的也是该索引对应的值，此时的数据元素为Series

需注意：

取一个元素的值使用s1['索引值']是没问题的，去多个元素值的时，不能s1['索引值1','索引值2']，这样是报错的

可以使用：

s1[['索引值1','索引值2']]
返回的是两个索引所对应的值，数据类型为Series

s12[['a','s']]
'''
a    3
s    1
dtype: int32
'''

第二种方式：使用.loc[]的方式

s12.loc['a']
'''
3
'''
需注意：返回的是该元素的数据类型；同样使用该方式，也不能取多个索引的值
s12.loc['索引1','索引2']这是错误的

s12.loc[['a']]
'''
a    3
dtype: int32
'''
注意：若是使用.loc[[]]取多个值时，返回的是全部索引的值
s12.loc[['a','s','d']]
s12
'''
a    3
s    1
d    9
f    9
g    5
dtype: int32
'''