pandas 获取DataFrame的 行、列数据

如果要获取某一列数据有两种方式:

import pandas as pd
series = pd.Series(range(5), index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df = pd.DataFrame(np.arange(9).reshape(3,3),index = ['a','b','c'],columns = ['A','B','C'])
a = df['A']
b = df.A
print(a, '\n', "*"*30, '\n', b)

输出结果:
pandas 获取DataFrame的 行、列数据_第1张图片
获取某一行的数据:

c = df.loc['a']
d = df.iloc[0]
print(c, '\n', "*"*30, '\n', d)

输出结果
pandas 获取DataFrame的 行、列数据_第2张图片
获取指定列:
pandas 获取DataFrame的 行、列数据_第3张图片

获取连续列:
pandas 获取DataFrame的 行、列数据_第4张图片
获取连续行
pandas 获取DataFrame的 行、列数据_第5张图片
获取指定行
pandas 获取DataFrame的 行、列数据_第6张图片
根据以上方法可以看出:
1:pandas loc 切片索引中是包含末尾值的,列表切片不包含末尾值, iloc也是不包含末尾值的
2:loc 获取指定行列是需要使用 [ ] 进行包裹, 获取连续行列使用 冒号
3 DataFrame中 loc 进行切片,默认使用行,即df[‘a’] 是获取 a 这一行的数据
还有一种方式是使用 iloc 进行切片索引,和 loc 方式类似,iloc 使用 索引编号来索引
例如:
pandas 获取DataFrame的 行、列数据_第7张图片
从这里可以看出,使用 iloc 时,连续索引是不包含末尾值的,其他获取行列方式和 loc 类似

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