如何访问 DataFrame 中的数据
时间: 2024-03-13 22:46:50 浏览: 24
可以使用以下方法访问 DataFrame 中的数据:
1. 使用 loc 方法:可以通过行标签和列标签来访问数据。
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 loc 方法访问数据
print(df.loc[0, 'Name']) # 访问第 1 行 'Name' 列的数据
print(df.loc[1, 'Age']) # 访问第 2 行 'Age' 列的数据
```
2. 使用 iloc 方法:可以通过行索引和列索引来访问数据。
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用 iloc 方法访问数据
print(df.iloc[0, 0]) # 访问第 1 行第 1 列的数据
print(df.iloc[1, 1]) # 访问第 2 行第 2 列的数据
```
3. 直接访问列数据:可以通过列名直接访问整列的数据。
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)
# 直接访问列数据
print(df['Name']) # 访问 'Name' 列的数据
print(df['Age']) # 访问 'Age' 列的数据
```
4. 使用布尔索引访问数据:可以根据条件查询数据。
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame
data = {'Name':['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'], 'Age':[28, 34, 29, 42]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用布尔索引访问数据
print(df[df['Age'] > 30]) # 访问年龄大于 30 的数据
```