python中Pandas的深入理解（代码示例）

本篇文章给大家带来的内容是关于python中Pandas的深入理解（代码示例） ，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。

一、筛选

先建立一个 6X4 的矩阵数据。

dates = pd.date_range('20180830', periods=6)
df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates, columns=['A','B','C','D'])
print(df)

打印：

             A   B   C   D
2018-08-30   0   1   2   3
2018-08-31   4   5   6   7
2018-09-01   8   9  10  11
2018-09-02  12  13  14  15
2018-09-03  16  17  18  19
2018-09-04  20  21  22  23

简单的筛选

如果我们想选取 DataFrame 中的数据，下面描述了两种途径, 他们都能达到同一个目的：

print(df['A'])
print(df.A)

"""
2018-08-30     0
2018-08-31     4
2018-09-01     8
2018-09-02    12
2018-09-03    16
2018-09-04    20
Freq: D, Name: A, dtype: int64
"""

让选择跨越多行或多列:

print(df[0:3])
 
"""
            A  B   C   D
2018-08-30  0  1   2   3
2018-08-31  4  5   6   7
2018-09-01  8  9  10  11
"""

print(df['20180830':'20180901'])

"""
            A  B   C   D
2018-08-30  0  1   2   3
2018-08-31  4  5   6   7
2018-09-01  8  9  10  11
"""

如果df[3:3]将会是一个空对象。后者选择20180830到20180901标签之间的数据，并且包括这两个标签。

还可以通过 loc, iloc, ix 进行选择。

相关推荐：

在Python中利用Pandas库处理大数据的简单介绍

通过Python中的pandas库对cdn日志进行分析详解

以上就是python中Pandas的深入理解（代码示例）的详细内容，更多请关注其它相关文章！