Python数据分析 2-4 DataFrame索引和切片介绍DataFrame对象的索引和切片操作。

**#1 引入NumPy和Pandas**
import numpy as np
import pandas as pd

 #导入数据
data = pd.read_csv(filepath_or_buffer="dataset/Covid19.csv")

data.head(5)  #查看数据的前五行

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data.columns     #查看data的列名

# 读取某一列
data["corona_result"]

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# 读取某一列
data.corona_result

# 读取多列
data[["fever", "cough"]]

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data.head()  #查看数据，默认前5行

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# 单行
data.loc[0] #选取数据的第一行

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# 多行
data.loc[[1, 7, 3]]  #选取索引为1、7、3的数据

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# 切片读取行
data.loc[:3]  #切片选择数据前四行

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# 按行和列读取数据
data.loc[2, "cough"]  #读取数据第3行，“cough”的列的数据

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# 切片读取
data.loc[:4, "cough":"shortness_of_breath"]  #选取数据框前五行，"cough"到"shortness_of_breath"的数据

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# 行列任取
data.loc[[2, 1, 0], ["cough", "shortness_of_breath", "corona_result"]]

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data.head(n=2) #查看数据前两行

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# 第一行
data.iloc[0]

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# 切片 - 前三行
data.iloc[:3]

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#任选几行
data.iloc[[8, 1, 5]]

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```python
data.iloc[[0, 3], [1, 4]]

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# 行列都选
data.iloc[0:4, 3:]

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d1 = data.loc[:2] #通过切片选取前三行
d1

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# 布尔变量
d1.loc[[True, False, False]]  #选取第一行

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# 布尔类型
d1[d1["cough"] == 0] #选取“cough”为0的行

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# 布尔类型
d1.loc[d1["cough"] == 1] #选取“cough”为1的行

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 多个布尔类型
d1[(d1["cough"] == 0) &amp; (d1['head_ache'] == 0)]

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原文地址:https://blog.csdn.net/m0_65523585/article/de tails/129247741

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