显示索引和隐式索引
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import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ '姓名' :[ '张三' , '李四' , '王五' ], '成绩' :[ 85 , 59 , 76 ]})
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传入冒号‘:',表示所有行或者列
显示索引:.loc,第一个参数为 index切片,第二个为 columns列名
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df.loc[ 2 ] #index为2的记录,这里是王五的成绩。
df.loc[:, '姓名' ] #第一个参数为冒号,表示所有行,这里是筛选姓名这列记录。
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隐式索引:.iloc(integer_location), 只能传入整数。
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df.iloc[: 2 ,:] #张三和李四的成绩,跟列表切片一样,冒号左闭右开。
df.iloc[:, '成绩' ] #输入中文,这里就报错了,只能使用整数。
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也可以使用at定位到某个元素
语法规则:df.at[index,columns]
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df.at[ 1 , '成绩' ] #使用索引标签,李四的成绩
df.iat[ 1 , 1 ] #类似于iloc使用隐式索引访问某个元素
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补充:pandas快速定位某一列中存在某值的所有行,loc, at, ==对比
如下所示:
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goodDiskName2016
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from datetime import datetime
from time import time
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直接方括号定位相等的列
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start = time()
for disk in goodDiskName2016[: 100 ]:
____ST4000DM000_2016_good_feature27[ST4000DM000_2016_good_feature27.serial_number = = disk][features27[ 0 ]]
time() - start
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消耗时间
1
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82.93997383117676
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直接loc定位相等的
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start = time()
for disk in goodDiskName2016[: 100 ]: ____ST4000DM000_2016_good_feature27.loc[ST4000DM000_2016_good_feature27.serial_number = = disk][features27[ 0 ]]
time() - start
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消耗时间:
1
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82.4887466430664
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先将这一列设置为index,然后通过loc查找
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b = ST4000DM000_2016_good_feature27.set_index( 'serial_number' )
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start = time()
for disk in goodDiskName2016[: 100 ]:
b.loc[disk][features27[ 0 ]]
time() - start
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消耗时间:
1
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25.706212759017944
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设置为index后用at定位
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start = time()
for disk in goodDiskName2016[: 100 ]:
b.at[disk,features27[ 0 ]]
time() - start
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消耗时间:
1
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25.67607021331787
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以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持服务器之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42782150/article/details/90764949