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文章目录

• • 3. DataFrame 的行列标签和行列位置编号
    • • 3.1 DataFrame 的行标签和列标签
        • 3.2 DataFrame 的行位置编号和列位置编号
    • 4. DataFrame 获取指定行列的数据
    • • 4.1 loc函数获取指定行列的数据
        • 4.2 iloc函数获取指定行列的数据
        • 4.3 loc和iloc的切片操作
        • 4.4 [] 语法获取指定行列的数据
    • 总结

3. DataFrame 的行列标签和行列位置编号

3.1 DataFrame 的行标签和列标签

1）如果所示，分别是 DataFrame 的行标签和列标签

2）获取 DataFrame 的行标签

# 获取 DataFrame 的行标签
china.index

3）获取 DataFrame 的列标签

# 获取 DataFrame 的列标签
china.columns

4）设置 DataFrame 的行标签

# 注意：DataFrame设置行标签时，并不会改变原来的DataFrame，而是返回的副本
china_df = china.set_index('year')

3.2 DataFrame 的行位置编号和列位置编号

DataFrame 除了行标签和列标签之外，还具有行列位置编号。

行位置编号：从上到下，第1行编号为0，第二行编号为1，…，第n行编号为n-1

列位置编号：从左到右，第1列编号为0，第二列编号为1，…，第n列编号为n-1

注意：默认情况下，行标签和行位置编号是一样的。

4. DataFrame 获取指定行列的数据

以下示例都使用加载的 gapminder.tsv 数据集进行操作，注意将 year 这一列设置为行标签。

4.1 loc函数获取指定行列的数据

基本格式：

语法	说明
df.loc[[行标签1, ...], [列标签1, ...]]	根据行标签和列标签获取对应行的对应 列的数据，结果为：DataFrame
df.loc[[行标签1, ...]]	根据行标签获取对应行的所有列的数据 结果为：DataFrame
df.loc[:, [列标签1, ...]]	根据列标签获取所有行的对应列的数据 结果为：DataFrame
df.loc[行标签]	1）如果结果只有一行，结果为：Series 2）如果结果有多行，结果为：DataFrame
df.loc[[行标签]]	无论结果是一行还是多行，结果为DataFrame
df.loc[[行标签], 列标签]	1）如果结果只有一列，结果为：Series， 行标签作为 Series 的索引标签 2）如果结果有多列，结果为：DataFrame
df.loc[行标签, [列标签]]	1）如果结果只有一行，结果为：Series， 列标签作为 Series 的索引标签 2）如果结果有多行，结果为DataFrame
df.loc[行标签, 列标签]	1）如果结果只有一行一列，结果为单个值 2）如果结果有多行一列，结果为：Series， 行标签作为 Series 的索引标签 3）如果结果有一行多列，结果为：Series， 列标签作为 Series 的索引标签 4）如果结果有多行多列，结果为：DataFrame

演示示例：

示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据
示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据

示例实现：

1）示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据

# 示例1：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
china_df.loc[[1952, 1962, 1972], ['country', 'pop', 'gdpPercap']]

2）示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据

# 示例2：获取行标签为 1952, 1962, 1972 行的所有列的数据
china_df.loc[[1952, 1962, 1972]]

3）示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据

# 示例3：获取所有行的 country、pop、gdpPercap 列的数据
china_df.loc[:, ['country', 'pop', 'gdpPercap']]

4）示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据

# 示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
china_df.loc[1957]

# 示例4：获取行标签为 1957 行的所有列的数据
china_df.loc[[1957]]

5）示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据

# 示例5：获取行标签为 1957 行的 lifeExp 列的数据
china_df.loc[[1957], 'lifeExp']
或
china_df.loc[1957, ['lifeExp']]
或
china_df.loc[1957, 'lifeExp']

4.2 iloc函数获取指定行列的数据

基本格式：

语法	说明
df.iloc[[行位置1, ...], [列位置1, ...]]	根据行位置和列位置获取对应行的对应 列的数据，结果为：DataFrame
df.iloc[[行位置1, ...]]	根据行位置获取对应行的所有列的数据 结果为：DataFrame
df.iloc[:, [列位置1, ...]]	根据列位置获取所有行的对应列的数据 结果为：DataFrame
df.iloc[行位置]	结果只有一行，结果为：Series
df.iloc[[行位置]]	结果只有一行，结果为：DataFrame
df.iloc[[行位置], 列位置]	结果只有一行一列，结果为：Series， 行标签作为 Series 的索引标签
df.iloc[行位置, [行位置]]	结果只有一行一列，结果为：Series， 列标签作为 Series 的索引标签
df.iloc[行位置, 行位置]	结果只有一行一列，结果为单个值

演示示例：

示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据
示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据
示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据
示例4：获取行位置为 1 行的所有列的数据
示例5：获取行位置为 1 行的列位置为 2 列的数据

示例实现：

1）示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据

# 示例1：获取行位置为 0, 2, 4 行的 0、1、2 列的数据
china_df.iloc[[0, 2, 4], [0, 1, 2]]

2）示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据

# 示例2：获取行位置为 0, 2, 4 行的所有列的数据
china_df.iloc[[0, 2, 4]]

3）示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据

# 示例3：获取所有行的列位置为 0、1、2 列的数据
china_df.iloc[:, [0, 1, 2]]



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