pandas怎么做列切片

在pandas中，可以使用以下方法进行列切片操作[^1]：

1. 使用方括号`[]`运算符：

df = pd.DataFrame({"语文": [23, 99, 44], "数学": [88, 88, 77], "英语": [12, 100, 68]}, index=["张三", "李四", "王二麻子"])
df_slice = df[["语文", "数学"]]  # 选取"语文"和"数学"两列
print(df_slice)

2. 使用`loc`属性：

df_slice = df.loc[:, ["语文", "数学"]]  # 选取所有行的"语文"和"数学"两列
print(df_slice)

3. 使用`iloc`属性：

df_slice = df.iloc[:, [0, 1]]  # 选取所有行的第一列和第二列
print(df_slice)

请注意，以上方法中，方括号`[]`运算符和`loc`属性支持选择多列，而`iloc`属性只能选择连续的列。

相关问题

pandas怎么做行切片

pandas提供了多种方法来进行行切片操作。以下是两种常用的方法：

1. 使用iloc方法进行行切片[^1]：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3, 4, 5],
                   "B": [6, 7, 8, 9, 10],
                   "C": [11, 12, 13, 14, 15]})

# 使用iloc方法进行行切片
sliced_df = df.iloc[1:4]  # 选取第2行到第4行（不包括第4行）

print(sliced_df)

输出：

   A  B   C
1  2  7  12
2  3  8  13
3  4  9  14

2. 使用loc方法进行行切片：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3, 4, 5],
                   "B": [6, 7, 8, 9, 10],
                   "C": [11, 12, 13, 14, 15]})

# 使用loc方法进行行切片
sliced_df = df.loc[1:3]  # 选取行索引为1到3的行（包括第3行）

print(sliced_df)

输出：

   A  B   C
1  2  7  12
2  3  8  13
3  4  9  14

pandas修改df切片数据会影响原来的值码

在pandas DataFrame中，当你对特定切片（slice）的数据进行修改时，这个操作会直接影响到原始DataFrame的对应部分。这是因为DataFrame是一个视图（view）结构，它的底层数据存储在内存中的同一个位置，所以对一部分数据的操作会反映在整个数据结构上。

例如，假设有一个名为`df`的DataFrame，你可以通过`df['column_name'][index]`这样的方式选择一个切片。然后，如果你对这个切片进行了增删改查，比如`df['column_name'][index] = new_value`，那么`df`中对应的行或列就会被更新为新的值。

但是要注意的是，如果你只是改变了一个副本，而不是原地修改，那么不会影响原始数据。在这种情况下，你需要使用`.loc[]`、`.iloc[]`或`.at[]`等索引方式，它们返回的是一个视图，而非复制的数据集。

# 这样做不会影响原数据
df_copy = df.loc[index, 'column_name']
df_copy[...] = new_value

# 这样做会直接修改原数据
df.loc[index, 'column_name'] = new_value