1、前言：
- 在Pandas中进行数据抽取主要有两种方法，一种是loc方法，一种是iloc方法；
- 在获取数据时可以获取的数据有三种形式，一种是Series类型，一种是DataFrame类型，还有一种是直接获取数据值；
- 在进行切片获取数据时，要注意通过索引号来切片是左闭右开，通过索引名来切片就是左闭右闭；
2、通过loc方法来抽取数据：
import pandas as pddata = [[109, 107, 100],[105, 114, 135],[98, 88, 120],[145, 150, 130]]
name = ['刘备', '关羽', '张飞', '诸葛亮']columns = ['语文', '数学', '英语']
df = pd.DataFrame(data=data,index=name,columns=columns)
- 获取df中行索引为刘备的所有数据
- 获取df中行索引为刘备，列索引为数学的数据
- df.loc[‘刘备’,‘数学’] # 这种方法获取的是Series数据类型
- df.loc[[‘刘备’],[‘数学’]] # 这种方法获取的是DateFrame数据类型
- 获取df中指定行的数据：
- df.loc[‘刘备’:‘诸葛亮’] # 这种方法会包含行索引为诸葛亮的一行，且返回数据是DataFrame类型
- 获取df中指定列的数据：
- df[[‘语文’, ‘数学’]] # 这种方法直接用列索引名
- df.loc[:, [‘语文’, ‘数学’]] # 这种方法是通过loc方法实现的
- 获取指定行列的数据
- 法一：df.loc[[‘关羽’,‘刘备’], [‘数学’, ‘英语’]]
- 法二：
3、通过iloc方法抽取数据
- 获取df中行索引为0的数据，也会有两种返回数据，关键看参数书写时是一维列表还是二维列表
- 获取df中行索引为0，列索引也为0的数据：df.iloc[0,0] # 返回值是一个数据
- 获取df中第0行和第1行的所有数据：df.iloc[0:2]
- 获取df中第1行到第2行的所有数据：df.iloc[1:3, 0:]
- 获取df中第一行到最后一行和指定列的数据：df.iloc[1:,[0,1,2]]
3、指定条件筛选：
- 语文大于105且数学大于88：df.loc[(df[‘语文’] > 105) & (df[‘数学’] > 88)] # 这种加条件筛选的只能用loc这种方法
