Pandas DataFrame structure object test(1)

創建一個DataFrame 結構對象

data = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(data)

輸出：

A B C

a 1 4 7

b 2 5 8

c 3 6 9

從輸出可以看出,index The element in is the row index name, The keys of the dictionary are the column index names,字典的值為DaraFrame的值,3行3列.

使用ioc屬性,依據行,Column index name to get the corresponding value.

print(data.loc['a', 'A']) 輸出：1
print(data.loc['a', 'C']) 輸出：7

Takes a range of values,Use a list to specify rows,列范圍

print(data.loc['a':'c', 'B']) # B列的值,because the line is specifieda到行c,B列

輸出：

a 4

b 5

c 6

Name: B, dtype: int64

同樣,No row index is specified,i.e. all lines,如下：

print(data.loc[:, 'B']) # 也是B列的值

Lines can be specified at the same time,列索引范圍

print(data.loc['a':'c', 'A':'B']) # A,B列的值

輸出：

A B

a 1 4

b 2 5

c 3 6

The row and column indices can be specified arbitrarily

print(data.loc['b':'c', 'A':'B']) # 第2,3 行 A,B列的值,

輸出：

A B

b 2 5

c 3 6

iloc()的使用,Values ​​are based on row and column index numbers

print(data.iloc[1, 2]) # 第2行 第3列的數據, 索引默認從0開始

輸出： 8

Area values ​​can also be taken,Get the index value of the row and column names in the range using the list

print(data.iloc[1:3, 0:3]) # 第2 行到第3行(開區間,不包含第4行),第1列 到第3The interval data for the column

輸出：

A B C

b 2 5 8

c 3 6 9