python中pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析

这篇文章主要为大家展示了“python中pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”，内容简而易懂，条理清晰，希望能够帮助大家解决疑惑，下面让小编带领大家一起研究并学习一下“python中pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”这篇文章吧。

先手工实现一个数据框吧

import numpy as np 
import pandas as pd 
df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))

df 是这样子滴

那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢？

一、当每列已有column name时，用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index，且两者都很好输入，可以选择 .loc

df.loc[0, 'a'] 
df.loc[0:3, ['a', 'b']] 
df.loc[[1, 5], ['b', 'c']]

由于这边我们没有命名index，所以是DataFrame自动赋予的，为数字0-9

二、如果我们嫌column name太长了，输入不方便，有或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。

df.iloc[1,1] 
df.iloc[0:3, [0,1]] 
df.iloc[[0, 3, 5], 0:2]

iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。

三、.ix 的功能就更强大了，它允许我们混合使用下标和名称进行选取。 可以说它涵盖了前面所有的用法。基本上把前面的都换成df.ix 都能成功，但是有一点，就是

df.ix [ [ ..1.. ], [..2..] ], 1框内必须统一，必须同时是下标或者名称，2框也一样。 BTW， 1框是用来指定row，2框是指定column， 当然上面所有的取数方法都是这个规则。

这就是我目前的领悟吧。

以上是“python中pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！