如下所示：

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import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Sereis, DataFrame
ser = Series(np.arange(3.))
data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))
data['w'] #選擇表格中的'w'列，使用類字典屬性,返回的是Series類型
data.w  #選擇表格中的'w'列，使用點(diǎn)屬性,返回的是Series類型
data[['w']] #選擇表格中的'w'列，返回的是DataFrame屬性
data[['w','z']] #選擇表格中的'w'、'z'列
data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前閉后開，包括前不包括后
data[1:2] #返回第2行，從0計，返回的是單行，通過有前后值的索引形式，
    #如果采用data[1]則報錯
data.ix[1:2] #返回第2行的第三種方法，返回的是DataFrame，跟data[1:2]同
data['a':'b'] #利用index值進(jìn)行切片，返回的是**前閉后閉**的DataFrame, 
    #即末端是包含的 
data.irow(0)  #取data的第一行
data.icol(0)  #取data的第一列
data.head() #返回data的前幾行數(shù)據(jù)，默認(rèn)為前五行，需要前十行則dta.head(10)
data.tail() #返回data的后幾行數(shù)據(jù)，默認(rèn)為后五行，需要后十行則data.tail(10)
ser.iget_value(0) #選取ser序列中的第一個
ser.iget_value(-1) #選取ser序列中的最后一個，這種軸索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去獲取最后一個，這回引起歧義。
data.iloc[-1]  #選取DataFrame最后一行，返回的是Series
data.iloc[-1:]  #選取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame
data.loc['a',['w','x']]  #返回‘a(chǎn)'行'w'、'x'列，這種用于選取行索引列索引已知
data.iat[1,1]  #選取第二行第二列，用于已知行、列位置的選取。

分享名稱：用pandas中的DataFrame時選取行或列的方法-創(chuàng)新互聯(lián)
本文URL：http://www.chinadenli.net/article24/degsce.html

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