Python pandas进阶：数据访问与loc/iloc操作详解

本篇Python数据处理库pandas的进阶教程旨在对已经在pandas入门教程中学到的基础知识进行深入探讨。作者强调了阅读本文的前提是已经掌握了基础知识，并提供了相关的代码示例和测试数据源。文章主要关注以下几个关键知识点： 1. 数据访问方法： - 基础方法：`[]` 和 `.` 是最直观的数据访问方式，它们适用于Series和DataFrame。通过这些方法，程序员可以直接根据索引访问数据。例如，`series1['E']` 和 `series1.E` 都可以用来获取索引为"E"的值。 2. 限制与优化： - 使用`[]`和`.`的优点在于其直观性，但它们并不总是最优的。因为数据类型可能不确定，这限制了性能优化。对于生产级别的代码，pandas推荐使用`loc`和`iloc`等更专业且高效的数据访问方法。 3. loc与iloc的区别： - `loc`方法允许通过行和列的标签（标签型索引）进行数据访问，对于具有命名索引的DataFrame尤其适用。 - `iloc`则通过整数下标访问，无论是行还是列，都可以指定单一的索引来获取对应的一行数据。 4. 索引要求： - 使用`.`访问时，索引必须是有效的Python标识符，如`series1['E']`，而`series1.1`这样的形式不被支持。 5. 适配场景： - 在实际开发中，`loc`和`iloc`根据具体需求选择，`loc`更适合基于标签的查询，而`iloc`适合基于位置的快速访问。 通过学习这些内容，读者可以提升在处理复杂数据集和优化代码性能方面的pandas应用能力，进一步提高Python数据分析的效率。同时，作者还提供了一个GitHub链接，供读者获取本文的测试数据和源码，以便实践所学知识。