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创建一个示例数据框:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([['乔峰', '男', 95, '降龙十八掌', '主角'],
          ['虚竹', '男', 93, '天上六阳掌', '主角'],
          ['段誉', '男', 92, '六脉神剑', '主角'],
          ['王语嫣', '女', 95,'熟知武诀', '主角'],
          ['包不同', '男', 65, '胡搅蛮缠', '配角'],
          ['康敏', '女', 40, '惑夫妒人', '配角']],
          index=list('abcdef'.upper()),
          columns=['name', 'gender', 'score', 'skill', 'class'])
df

1、iloc[]  # 列表取值方式索引器,只接受从 0 开始整数

Python Dataframe常见索引方式详解

2.loc[]  # 字典取值方式的索引器,只接受 index 和 columns 的值

Python Dataframe常见索引方式详解

3、ix[]  # 混合了 iloc 和 loc 的用法,整数和值都接受

Python Dataframe常见索引方式详解

4、[[]]  # R语言 中的双中括号索引方式

Python Dataframe常见索引方式详解

5、字典形式索引列

Python Dataframe常见索引方式详解

6、属性形式索引列(列名称不是整数)

Python Dataframe常见索引方式详解

还有些切片、花哨索引、布尔掩码都先对简单,且都能在以上方式中应用,私以为不应单独列出。

pandas 的很多形式跟 R语言很是相似,颇值得玩味!

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
Python,Dataframe,索引

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首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

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