SQL中的select是根據(jù)列的名稱來選取；Pandas則更為靈活，不但可根據(jù)列名稱選取，還可以根據(jù)列所在的position（數(shù)字，在第幾行第幾列，注意pandas行列的position是從0開始）選取。相關(guān)函數(shù)如下：

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1）loc，基于列l(wèi)abel，可選取特定行（根據(jù)行index）；

2）iloc，基于行/列的position；

3）at，根據(jù)指定行index及列l(wèi)abel，快速定位DataFrame的元素；

4）iat，與at類似，不同的是根據(jù)position來定位的；

5）ix，為loc與iloc的混合體，既支持label也支持position；

實例

import pandas as pd
import numpy as np


df = pd.DataFrame({'total_bill': [16.99, 10.34, 23.68, 23.68, 24.59],
          'tip': [1.01, 1.66, 3.50, 3.31, 3.61],
          'sex': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male', 'Female']})
# data type of columns
print df.dtypes
# indexes
print df.index
# return pandas.Index
print df.columns
# each row, return array[array]
print df.values
print df

網(wǎng)頁標(biāo)題：pythonpandasdataframe行列選擇,切片操作方法-創(chuàng)新互聯(lián)
網(wǎng)頁路徑：http://vcdvsql.cn/article8/dicsip.html

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