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Python pandas 的索引方式 data.loc[],data[][]示例详解

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1. data.loc[index,column]

使用.loc[ ]第一个参数是行索引,第二个参数是列索引

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)])
print(data)
dt = data.loc[0,1]  //[index,column]
print(dt)

在这里插入图片描述

相当于第0行第1列

当然,还可以有如下操作,全部使用标签来作为行索引和列索引

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)],['第一行','第二行','第三行'],['第一列','第二列','第三列','第四列'])
print(data)
dt = data.loc['第一行','第三列']
print(dt)

在这里插入图片描述

也可以有如下情况,使用数字作为行索引,标签作为列索引:

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)],[0,1,2],['第一列','第二列','第三列','第四列'])
print(data)
dt = data.loc[0,'第三列']
print(dt)

在这里插入图片描述

2. data[column][index]

这里与上面不同,使用两个方括号的索引方式,列标签的优先级更高一些,是列在前行在后。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)])
print(data,'\n')
print(data[2][0])

在这里插入图片描述

即使是在产生dataframe的时候把行列标签列的毫无歧义,也同样要满足列在前、行在后。

import pandas as pd
data = pd.DataFrame([range(1,5),range(6,10),range(11,15)],[0,1,2],['第一列','第二列','第三列','第四列'])
print(data,'\n')
print(data['第二列'][0])

在这里插入图片描述

切记!!!!任何情况下如果直接使用data[][]的索引方式,第一个代表的都是列标签,如果行标签放在前面一定会出错。

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