pandas的基本用法(二)——选择数据
2017-04-27 22:02
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文章作者:Tyan
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本文主要是关于pandas的一些基本用法。
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#!/usr/bin/env python # _*_ coding: utf-8 _*_ import pandas as pd import numpy as np # Test 1 # 定义数据 dates = pd.date_range('20170101', periods = 6) print dates df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index = dates, columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) print df # Test 1 result DatetimeIndex(['2017-01-01', '2017-01-02', '2017-01-03', '2017-01-04', '2017-01-05', '2017-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='D') A B C D 2017-01-01 0 1 2 3 2017-01-02 4 5 6 7 2017-01-03 8 9 10 11 2017-01-04 12 13 14 15 2017-01-05 16 17 18 19 2017-01-06 20 21 22 23 # Test 2 # 选择第一列数据 print df['A'] print df.A # 选择前三行数据 print df[0:3] print df['20170101':'20170103'] # 根据标签选择 print df.loc['20170101'] # 选择所有行, 特定列 print df.loc[:, ['A', 'B']] # 选择特定行, 特定列 print df.loc['20170102', ['A', 'B']] # Test 2 result 2017-01-01 0 2017-01-02 4 2017-01-03 8 2017-01-04 12 2017-01-05 16 2017-01-06 20 Freq: D, Name: A, dtype: int64 2017-01-01 0 2017-01-02 4 2017-01-03 8 2017-01-04 12 2017-01-05 16 2017-01-06 20 Freq: D, Name: A, dtype: int64 A B C D 2017-01-01 0 1 2 3 2017-01-02 4 5 6 7 2017-01-03 8 9 10 11 A B C D 2017-01-01 0 1 2 3 2017-01-02 4 5 6 7 2017-01-03 8 9 10 11 A 0 B 1 C 2 D 3 Name: 2017-01-01 00:00:00, dtype: int64 A B 2017-01-01 0 1 2017-01-02 4 5 2017-01-03 8 9 2017-01-04 12 13 2017-01-05 16 17 2017-01-06 20 21 A 4 B 5 Name: 2017-01-02 00:00:00, dtype: int64 # Test 3 # 根据行列来选择 print df.iloc[3:5, 1:3] # 不连续的选择 print df.iloc[[1, 3, 5], 2:4] # 混合选择 print df.ix[[1, 3, 5], ['A', 'B']] # 对比选择 print df[df.A > 4] # Test 3 result B C 2017-01-04 13 14 2017-01-05 17 18 C D 2017-01-02 6 7 2017-01-04 14 15 2017-01-06 22 23 A B 2017-01-02 4 5 2017-01-04 12 13 2017-01-06 20 21 A B C D 2017-01-03 8 9 10 11 2017-01-04 12 13 14 15 2017-01-05 16 17 18 19 2017-01-06 20 21 22 23
参考资料
https://www.youtube.com/user/MorvanZhou相关文章推荐
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