如何對pandas的行列名進行更改與數據選擇

小編給大家分享一下如何對pandas的行列名進行更改與數據選擇，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

一、pandas的行列名獲取和更改

1. 獲取: df.index() df.columns()

首先，舉個例子，做一個DataFrame如下：

>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>data = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})
>>>data

設置了列索引為 abc，行索引是自動生成的，也可以設置

>>>data.index = ['A','B','C']
>>>data

以下的做法都以這個 data 作為數據舉例

接下來就可以獲取索引了，index-行索引，columns-列索引

>>>data.index

>>>data.columns

2. 修改，看到有很多方法，這里推薦一種比較靈活好用的方法

 df.rename(index={ }, columns={ }, inplace=True)
>>>data.rename(index={'A':'D', 'B':'E', 'C':'F'}, columns={'a':'d', 'b':'e', 'c':'f'}, inplace = True)
>>>data

說明3點：

1. index和columns無關，可以分別指定，也就是說，可以只修改行索引，那么rename()中只寫index

2. 索引可以任意挑選，如此處，index={'A':'D', 'C':'F'} 則只改A和C，columns同樣

3. inplace=True, 在原dataframe上改動

二、pandas的數據選擇

1. 直接用索引選(不靈活、不推薦） df[ ]

1） 選擇‘a'列

>>>data['a']

注意：

1. 這樣取出的數據類型為 Series

2. 這種方法只能取出一列，不能用數字下標，不能多選或片選, data['a','b'] , data['a':'c'] , data[0]

2）選擇'A','B'行

>>>data['A':'B'] 
>>>data[0:2] # 兩種方法同一結果

注意：

1. 這樣取出的數據類型為 DateFrame

2. 這種方法只能用于片選行，可以用數字下標，不能單獨取，即 data['A'] , data['A','B'] , data[1]

2.使用 .loc(推薦） df.loc()，()內參數先行后列，區別行列的取法

1) 取列：

>>>data.loc[:,['a','c']] #圖1 需要行全取，再對應指定列

2）取行：

>>>data.loc[['A','B']] #圖2 直接指定行

3）取行列交叉值：

>>>data.loc[['A'],['b','c']] #圖3

注意：

1. 區別 df.iloc()

.loc() —— 使用標簽 label 作為索引取值

.iloc() —— 使用整數下標 index 作為索引取值,如上面三句可以換成以下三句，輸出數據類型有不同

>>>data.iloc[:,[0,2]] # DataFrame
>>>data.iloc[[0,1]] # DataFrame
>>>data.iloc[0,[1,2]] # Series

2. 對于 數字類型的變量，可以使用bool 選取行，列不能用bool，如

>>>data.loc[data.b>5] # DataFrame

>>>data.loc[data.b>5,['c']] #DataFrame 輸出為9位置的frame
>>>data.iloc[data.b.values>5,[2]] #DataFrame 輸出同上，需要有 .values取值

3. .ix[ ] 可以混用label和index，位置使用同 .loc[ ] .iloc[ ]

以上是“如何對pandas的行列名進行更改與數據選擇”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家都有了一定的了解，希望分享的內容對大家有所幫助，如果還想學習更多知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道！