本文所用到的Excel表格內(nèi)容如下:

1.自定義行索引

dataframe讀取Excel表格時是由自定義行索引的。這里為了展示效果，先進行自定義行索引的操作

import pandas as pd
​
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print('設(shè)置索引前：')
print(df)
print('設(shè)置索引后：')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df)

result:
設(shè)置索引前：
區(qū)域 省份 城市 時間 指標地址 權(quán)重字符
0 東北 遼寧 大連 2019-09-06 12 “123“ 0.78 u"123"
1 西北 廣東 西安 2019-09-07 87 “124“ 0.65 u"124"
2 華南 北京 深圳 2019-09-08 87 “125“ 0.34 u"125"
3 華北 湖北 北京 2019-09-09 45 “126“ 1.23 u"126"
4 華中 黑龍江 武漢 2019-09-10 21 “127“ 8.90 u"127"
設(shè)置索引后：
區(qū)域 省份 城市 時間 指標地址 權(quán)重字符
一 東北 遼寧 大連 2019-09-06 12 “123“ 0.78 u"123"
二 西北 廣東 西安 2019-09-07 87 “124“ 0.65 u"124"
三 華南 北京 深圳 2019-09-08 87 “125“ 0.34 u"125"
四 華北 湖北 北京 2019-09-09 45 “126“ 1.23 u"126"
五 華中 黑龍江 武漢 2019-09-10 21 “127“ 8.90 u"127"

2. 按普通索引選擇數(shù)據(jù)

這里說一下，行普通索引實際上就是行名。為了行文方便，后續(xù)一律稱普通索引。

2.1 按普通索引選擇單行數(shù)據(jù)

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.loc['一'])

result:
區(qū)域 東北
省份 遼寧
城市 大連
時間 2019-09-06 00:00:00
指標 12
地址“123“
權(quán)重 0.78
字符u"123"
Name: 一, dtype: object

2.2 按行索引選擇多行數(shù)據(jù)

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.loc[['一', '三', '四']])

result:
區(qū)域 省份 城市 時間 指標地址 權(quán)重字符
一 東北 遼寧 大連 2019-09-06 12 “123“ 0.78 u"123"
三 華南 北京 深圳 2019-09-08 87 “125“ 0.34 u"125"
四 華北 湖北 北京 2019-09-09 45 “126“ 1.23 u"126"

注：選擇單列數(shù)據(jù)是參數(shù)為字符串類型，多列數(shù)據(jù)時參數(shù)為列表類型

3.按位置索引選擇數(shù)據(jù)

3.1 按位置索引選擇單行數(shù)據(jù)

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.iloc[0])

result:
區(qū)域 東北
省份 遼寧
城市 大連
時間 2019-09-06 00:00:00
指標 12
地址“123“
權(quán)重 0.78
字符u"123"
Name: 一, dtype: object

3.2 按位置索引選擇多行數(shù)據(jù)

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.iloc[[0, 1]])

result:
區(qū)域 省份 城市 時間 指標地址 權(quán)重字符
一 東北 遼寧 大連 2019-09-06 12 “123“ 0.78 u"123"
二 西北 廣東 西安 2019-09-07 87 “124“ 0.65 u"124"

4.選擇連續(xù)多行數(shù)據(jù)

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.iloc[0:2])

result:
區(qū)域 省份 城市 時間 指標地址 權(quán)重字符
一 東北 遼寧 大連 2019-09-06 12 “123“ 0.78 u"123"
二 西北 廣東 西安 2019-09-07 87 “124“ 0.65 u"124"

表示獲取所有行第1列到第3列的數(shù)據(jù)。選擇連續(xù)多列數(shù)據(jù)時語法類似于切片語法，所以也稱之為切片索引。

5.選擇滿足條件的行

5.1單個條件選擇

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[df['指標'] < 50])

result:
區(qū)域 省份 城市 時間 指標 權(quán)重
0 東北 遼寧 大連 2019-09-06 12 0.78
3 華北 湖北 北京 2019-09-09 45 1.23
4 華中 黑龍江 武漢 2019-09-10 21 8.90

5.2 多個條件選擇

5.2.1 多個條件是且的關(guān)系

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[(df['指標'] < 50) & (df['權(quán)重'] < 1)])

result:
區(qū)域 省份 城市 時間 指標 權(quán)重
0 東北 遼寧 大連 2019-09-06 12 0.78

5.2.2 多個條件是或的關(guān)系

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[(df['指標'] < 50) | (df['權(quán)重'] < 1)])

result:
區(qū)域 省份 城市 時間 指標 權(quán)重
0 東北 遼寧 大連 2019-09-06 12 0.78
1 西北 廣東 西安 2019-09-07 87 0.65
2 華南 北京 深圳 2019-09-08 87 0.34
3 華北 湖北 北京 2019-09-09 45 1.23
4 華中 黑龍江 武漢 2019-09-10 21 8.90

到此這篇關(guān)于pandas實現(xiàn)按行選擇的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關(guān)pandas 按行選擇內(nèi)容請搜索本站以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持本站！

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