python pandas如何选择特定的行和列_pandas loc与iloc选择数据方法（如何选择.特定.选择.方法.数据...）

答案是选择 Pandas DataFrame 中特定行和列主要使用 .loc 和 .iloc 方法，.loc 基于标签访问数据，如 df.loc['row2'] 选行、df.loc[:, 'col2'] 选列，支持多行、多列及条件筛选；.iloc 基于整数位置，如 df.iloc[1] 选第二行，df.iloc[:, 1] 选第二列，支持切片操作；需注意索引类型避免 KeyError 或 IndexError，可通过 df.index 和 df.columns 查看索引信息，优先根据标签是否排序选择 .loc 或 .iloc 以优化性能，复杂过滤可结合逻辑运算符、apply、isin 和 query 方法实现。

python pandas如何选择特定的行和列_pandas loc与iloc选择数据方法

选择 Pandas DataFrame 中特定的行和列，主要依靠

.loc

和

.iloc

这两个方法。

.loc

基于标签进行选择，而

.iloc

基于整数位置进行选择。理解它们的区别和用法是高效使用 Pandas 的关键。

解决方案

使用

.loc

基于标签选择数据

.loc

允许你使用行和列的标签来选择数据。标签可以是行索引或列名。

选择单行:

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], 'col3': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row3'])

# 选择 'row2' 这一行
row = df.loc['row2']
print(row)

选择多行:

# 选择 'row1' 和 'row3' 这两行
rows = df.loc[['row1', 'row3']]
print(rows)

选择单列:
Post AI
博客文章AI生成器
50 查看详情
```
# 选择 'col2' 这一列
col = df.loc[:, 'col2'] # 注意这里的冒号，表示选择所有行
print(col)
```

选择多列:

# 选择 'col1' 和 'col3' 这两列
cols = df.loc[:, ['col1', 'col3']]
print(cols)

选择特定的行和列:

# 选择 'row1' 和 'row2' 的 'col2' 和 'col3'
subset = df.loc[['row1', 'row2'], ['col2', 'col3']]
print(subset)

使用条件选择行:

# 选择 'col1' 大于 1 的所有行
filtered_df = df.loc[df['col1'] > 1]
print(filtered_df)

使用

.iloc

基于整数位置选择数据

.iloc

允许你使用行和列的整数位置来选择数据。位置索引从 0 开始。

选择单行:

# 选择索引为 1 的行（第二行）
row = df.iloc[1]
print(row)

选择多行:

# 选择索引为 0 和 2 的行（第一行和第三行）
rows = df.iloc[[0, 2]]
print(rows)

选择单列:
Post AI
博客文章AI生成器
50 查看详情
```
# 选择索引为 1 的列（第二列）
col = df.iloc[:, 1]
print(col)
```

选择多列:

# 选择索引为 0 和 2 的列（第一列和第三列）
cols = df.iloc[:, [0, 2]]
print(cols)

选择特定的行和列:

# 选择索引为 0 和 1 的行，索引为 1 和 2 的列
subset = df.iloc[[0, 1], [1, 2]]
print(subset)

使用切片选择:

# 选择前两行和前两列
subset = df.iloc[0:2, 0:2] # 注意切片是不包含结束索引的
print(subset)

如何理解 Pandas 的索引，以及如何避免常见的索引错误？

Pandas 的索引是 DataFrame 或 Series 中用于标识和访问数据的标签。它可以是数字、字符串或任何其他不可变对象。了解索引的工作原理对于避免常见的索引错误至关重要。

索引类型: Pandas 允许你使用多种类型的索引，包括整数索引、标签索引和多级索引（Hierarchical Indexing）。
常见的索引错误:
```
KeyError
```
（当尝试使用不存在的标签访问数据时）和
```
IndexError
```
（当尝试使用超出范围的整数位置访问数据时）。比如，你的索引是字符串，你用了整数，就可能报
```
KeyError
```
。
避免索引错误: 确保你使用的索引类型与 DataFrame 或 Series 的索引类型匹配。显式使用
```
.loc
```
和
```
.iloc
```
可以减少混淆。如果不确定索引类型，可以使用
```
df.index
```
和
```
df.columns
```
来查看。
重置索引:
```
df.reset_index()
```
可以将索引重置为默认的整数索引，并将原来的索引变成一列。这在数据处理过程中非常有用。

.loc

和

.iloc

在性能方面有什么差异？什么情况下应该优先选择哪个？

.loc

和

.iloc

在性能方面存在差异，选择哪个取决于具体的使用场景。

性能差异: 一般来说，如果标签是排序的，
```
.loc
```
的性能会更好，因为它可以使用二分查找。
```
.iloc
```
的性能通常更稳定，因为它直接使用整数位置进行索引。
选择依据:
- 如果需要基于标签进行选择，并且标签是排序的，优先选择
```
.loc
```
  。
- 如果需要基于整数位置进行选择，或者不确定标签是否排序，优先选择
```
.iloc
```
  。
- 在循环中频繁访问数据时，尽量避免使用链式索引（例如
```
df['col1']['row1']
```
  ），因为它可能会导致性能问题。建议使用
```
.loc
```
  或
```
.iloc
```
  一次性完成选择。

如何使用 Pandas 进行更复杂的数据选择和过滤，例如多条件过滤或基于函数过滤？

除了基本的行和列选择，Pandas 还提供了强大的数据选择和过滤功能，可以满足更复杂的需求。

多条件过滤: 可以使用逻辑运算符（

表示 "与"，

表示 "或"，

表示 "非"）组合多个条件。

# 选择 'col1' 大于 1 且 'col2' 小于 6 的所有行
filtered_df = df.loc[(df['col1'] > 1) & (df['col2'] < 6)]
print(filtered_df)

基于函数过滤: 可以使用

apply()

方法将函数应用于 DataFrame 的行或列，并根据函数的返回值进行过滤。

# 选择 'col1' 的值是偶数的所有行
filtered_df = df.loc[df['col1'].apply(lambda x: x % 2 == 0)]
print(filtered_df)

使用

isin()

方法:

isin()

方法可以检查 DataFrame 的列中是否包含指定的值。

# 选择 'col1' 的值是 1 或 3 的所有行
filtered_df = df.loc[df['col1'].isin([1, 3])]
print(filtered_df)

使用

query()

方法:

query()

方法允许你使用字符串表达式来选择数据。

# 选择 'col1' 大于 1 且 'col2' 小于 6 的所有行
filtered_df = df.query('col1 > 1 and col2 < 6')
print(filtered_df)

掌握这些方法可以让你更灵活地处理和分析 Pandas DataFrame 中的数据。记住，实践是最好的老师，多尝试不同的选择和过滤方法，才能真正理解它们的用法。

以上就是python pandas如何选择特定的行和列_pandas loc与iloc选择数据方法的详细内容，更多请关注知识资源分享宝库其它相关文章！

相关标签： python app 区别 red Python pandas 运算符逻辑运算符字符串循环切片对象大家都在看：使用Pandas和正则表达式高效拆分含混合分隔符的字符串列使用 Pandas 处理包含千位分隔符和价格分隔符的字符串列 python中怎么用pandas进行分组聚合（groupby）？ Python怎么处理pandas中的缺失值（NaN）_pandas缺失值NaN的处理策略使用Pandas为分组数据补充缺失行：生成完整组合与填充默认值