标签：loc df 行与列 dataframe 工作 姓名 筛选 数据结构
导入模块
import pandas as pd
案例数据
my_dict = {
'姓名':
['张三','李四','王二','六月','北海'],
'年龄':
[23,27,26,22,18],
'性别':
['男','女','女','男','男'],
'工作':
['剪辑师','蛋糕师','消防员','程序员','辅导员'],
'工龄':
[2,3,3,2,0]}
df = pd.DataFrame(data=my_dict, columns=['姓名', '年龄', '性别', '工作', '工龄'])
df
借助普通索引的筛选
行的筛选
df[1:4] # 筛选出第2行到第4行的数据，左闭右开。
列的筛选
df[['姓名','工作']]
df[['姓名','工作']][1:4]
行与列的筛选
df[1:4][['姓名','工作']] # 等价于：df[['姓名','工作']][1:4]
借助.loc函数，专指标签的筛选
行的筛选
df.loc[2:4] # 筛选出：行标签从2到4所有行数据，左闭右闭。
列的筛选
df.loc[:,['姓名','年龄']] # 仅对列筛选
行与列的筛选
借助.iloc函数，专指索引的筛选
行的筛选
列的筛选
行与列的筛选
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df,
行与列,
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工作,
姓名,
筛选,
数据结构
From： https://www.cnblogs.com/cloucodeforfun/p/17029049.html