~~~ #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/12/31 0031 下午 08:08 # @Author : 黄药师 # @desc : pandas选择数据 # @File : pandasSelect.py # @Software: PyCharm import pandas as pd import numpy as np dates=pd.date_range('20170101',periods=6) #6行4列 df1=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) print(df1) # 将DataFrame的列获取为一个Series print(df1['A']) print(df1.A) # 获取0~1行 print(df1[0:2]) #通过索引获取行 print(df1['20170102':'20170104']) # 获取某一行的数据 print(df1.loc['20170102']) # 获取某一行的指定列的数据 print(df1.loc['20170101',['A','C']]) # 仅获取某列的数据 print(df1.loc[:,['A','B']]) #通过位置选择数据 下面的是选择第二行 print(df1.iloc[2]) #1~3行,2~4列 print(df1.iloc[1:3,2:4]) #无序获取数据 print(df1.iloc[[1,2,3],[1,3]]) # 混合标签位置选择 print(df1.ix[2:4,['A','C']]) print(df1.ix['20170102':'20170104',2:4]) print(df1.A>6) print(df1[df1.A>6]) ~~~