Pandas数据截取/选择/切片_pandas截取数据 - CSDN文库

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Pandas数据截取数据截取/选择选择/切片切片

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分类目录——Pandas

导入支持包

import pandas as pd

import numpy as np

生成测试数据

dates = pd.date_range('20200217', periods=6)

df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

'''

A B C D

2020-02-17 0 1 2 3

2020-02-18 4 5 6 7

2020-02-19 8 9 10 11

2020-02-20 12 13 14 15

2020-02-21 16 17 18 19

2020-02-22 20 21 22 23

'''

获取一列

# 获取某列

print(df['A'])

# 或

print(df.A)

'''

2020-02-17 0

2020-02-18 4

2020-02-19 8

2020-02-20 12

2020-02-21 16

2020-02-22 20

Freq: D, Name: A, dtype: int32

'''

对行进行切片

# 对行进行切片

## 按数字索引

print(df[0:3]) # 含首不含尾

'''

A B C D

2020-02-17 0 1 2 3

2020-02-18 4 5 6 7

2020-02-19 8 9 10 11

'''

## 按索引名称

print(df['20200217':'20200219']) # 含首也含尾

'''

A B C D

2020-02-17 0 1 2 3

2020-02-18 4 5 6 7

2020-02-19 8 9 10 11

'''

# 如果要获取一行的数据

print(df['20200218':'20200218']) # 含首也含尾

# A B C D

# 2020-02-18 4 5 6 7

print(df[1:2]) # 含首不含尾

# A B C D

# 2020-02-18 4 5 6 7

通过索引的名称切取DataFrame数据——loc

# 通过索引名称（loc）获取Dataframe子数据

## 取某一行（只能传一行的名称）

print(df.loc['20200218'])

'''

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评论10

蟹蛛

2023-06-20

这份文件简单直白，让我快速掌握了Pandas数据截取/选择/切片方法。

weixin_38685608

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