DataFrame数倌栗受绽据框允许我们使用iloc方法来像操作array(数组)一样对DataFrame进行切片操作,其形式上,跟对数组进行切片是一样的,我们下面来演示一下一些典型的切片操作:
先创建一个6行4列的DataFrame数据框![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/47bf594ec28333bf369459fcdbb8b43ea9db1dd2.jpg)
使用iloc方法,提取第四行数据:![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/dd58d02c5b1b1edeefa7cc8a981fceecd2d90fd2.jpg)
我们可以看一下,这种方法得到的返回值是一个series数据![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/49bf00425d6b04d16052f63bb213e8e5edee01d2.jpg)
返回4-5行,1-2列数据,用下面的写法,你可以看到跟array的切片操作是一模一样的额![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/bf6e59704618dfdad740573589214f57925677d2.jpg)
我们也可以提取不连续行和列的数![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/82eff6d7592ae3efa403788254b6326c566664d2.jpg)
想要提取某一样或者某几行的数据,保证所有列都在,可以使用一个冒号来表示所有列![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/22c4fe36e29147e8639b55c1b603bbea3f8658d2.jpg)
当然,所有行,也可以用冒号来表示![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/05aae8a75f0f822b29957081c018512c8df14dd2.jpg)
提取某一个值,去掉所有冒号,比如取第2行第2列的这个数![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/d9e638334884cde32d573a5df07f860e7d7542d2.jpg)
当然,iat是专门提取某个数的方法,它的效率高更高,因此建议在提取单个数的时候用iat![pandas教程:[3]DataFrame切片操作](https://exp-picture.cdn.bcebos.com/3b8fb4d7726b0ce2179c58bcef781423bfb9b6d2.jpg)