pandas.DataFrame 按行遍历，以及取出某一行某一列的指定位置的值

超、凢脫俗 2022-10-05 09:55 1213阅读 0赞

*  [pandas.DataFrame.loc][]
 *  [pandas.DataFrame.iloc][]

# 示例1
    data = pd.DataFrame([['Allen_Iverson', 3], ['Vince_Carter', 15], ['Tracy_McGrady', 1], ['Kobe_Bryant', 8]], columns = ['Name', 'Number'], index = ['a', 'v', 't', 'k'])
    '''         Name  Number
    a  Allen_Iverson       3
    v   Vince_Carter      15
    t  Tracy_McGrady       1
    k    Kobe_Bryant       8
    '''
    
    # 示例2
    data = pd.DataFrame([['Allen_Iverson', 3], ['Vince_Carter', 15], ['Tracy_McGrady', 1], ['Kobe_Bryant', 8]], columns = ['Name', 'Number'])
    '''         Name  Number
    0  Allen_Iverson       3
    1   Vince_Carter      15
    2  Tracy_McGrady       1
    3    Kobe_Bryant       8
    '''

## DataFrame.loc\[\] 可以通过标签，索引或布尔数组访问某一行 ##

### 通过标签访问【在创建DataFrame对象时有定义index属性时可用】 ###

# 引用示例1
    data.loc['a']
    '''
    Name      Allen_Iverson
    Number                3
    Name: a, dtype: object
    '''
    
    # 获取属性‘Name’
    data.loc['v']['Name']
    '''
    'Vince_Carter'
    '''
    或
    data.loc['v', 'Name']
    '''
    'Vince_Carter'
    '''

### 通过索引访问 ###

data.loc[2]
    '''
    Name      Tracy_McGrady
    Number                1
    Name: 2, dtype: object
    '''
    
    # 如果想要获取‘Name'属性的值，可以直接在表达式后面加上['属性名']，如下
    data.loc[2]['Name']
    '''
    'Tracy_McGrady'
    '''
    或
    data.loc[1, 'Name']
    '''
    'Vince_Carter'
    '''

### 通过布尔值获取某些符合条件的行 ###

# 比如获取号码大于5的数据行
    
    data.loc[data['Number'] > 5]
    '''
               Name  Number
    1  Vince_Carter      15
    3   Kobe_Bryant       8
    '''
    
    # 如果想要获取‘Name'属性的值，可以直接在表达式后面加上['属性名']，如下
    data.loc[data['Number'] > 5]['Name']
    '''
    1    Vince_Carter
    3     Kobe_Bryant
    Name: Name, dtype: object
    '''

## DataFrame.iloc\[\] 访问当前数据排序的第几行 ##

#对示例2按属性‘Number’升序排序，得：
    # 示例3
    data = data.sort_values('Number')
    '''         Name  Number
    2  Tracy_McGrady       1
    0  Allen_Iverson       3
    3    Kobe_Bryant       8
    1   Vince_Carter      15
    '''
    
    # 获取当前排序的第1行 索引从0开始
    data.iloc[1]
    '''
    Name      Allen_Iverson
    Number                3
    Name: 0, dtype: object
    '''
    
    # 获取当前排序的前两行
    data.iloc[0:2]
    '''
                Name  Number
    2  Tracy_McGrady       1
    0  Allen_Iverson       3
    '''

[pandas.DataFrame.loc]: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html
[pandas.DataFrame.iloc]: https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html