一、Pandas 中截取行列数据的方法实现

读取方法有按行（单行，多行连续，多行不连续），按列（单列，多列连续，多列不连续）；部分不连续行不连续列；按位置（坐标），按字符（索引）；按块（list）；函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()

#--------------------数据-------------------------
data = {'省份': ['北京', '上海', '广州', '深圳'],
        '年份': ['2017', '2018', '2019', '2020'],
        '总人数': ['2200', '1900', '2170', '1890'],
        '高考人数': ['6.3', '5.9', '6.0', '5.2']}
#-------------------------Dataframe---------------------
df = pd.DataFrame(data, columns=['省份', '年份', '总人数', '高考人数', '高数'],
                  index=['one', 'two', 'three', 'four'])
#------------------------添加新的一列-------------------
df['高数'] = ['90', '95', '92', '98']
#-----------------------基本索引------------------------
print("行索引：{}".format(list(df.index)))
print("列索引：{}".format(list(df.columns)))
print('----------df.index[1:3]:------------')
print(df.index[1:3])
print('-----------df.columns[1]:----------')
print(df.columns[1])
print('-----------df.columns[1:3]:------------')
print(df.columns[1:3])
df

1.1按照行取数据

print('*'*20)
print(df['省份'])  #按列名取列
print('-'*16)
print(df.省份)  #按列名取列
print('*'*20)
print(df[['省份', '总人数']])  #按列名取不连续列数据
print('-'*16)
print(df[df.columns[1:4]])  #按列索引取连续列数据
print('*'*20)
print(df.iloc[:, 1])  #按位置取列
print('-'*16)
print(df.iloc[:, [1, 3]])  #按位置取不连续列数据

1.2按照行取数据

通过df.iloc[]（数字）取行数据，取部分行部分列时，要先写行，再写列；有条件的取数据

print(df[1:3])  #按行取数据，这行代码结果没在下面输出print(df[df.高数>90])  #按行有条件的取数据，结果没输出print(df.iloc[1])  #按行取行数据
print(df.iloc[1, 3])  #按坐标取
print(df.iloc[[1], [3]])  #按坐标取
print(df.loc[df.index[1:3]])  #按行索引取行，但没必要
print(df.iloc[1:3])  #按行取连续数据
print(df.iloc[[1, 3]])  #按行取不连续数据
print(df.iloc[[1,2,3], [2,4]])  #取部分行部分列数据

通过df.loc[]索引（字符）取行数据。

print(df.loc['two'])
print(df.loc['two', '省份'])
print(df.loc['two':'three'])
print(df.loc[['one', 'three']])
print(df.loc[['one', 'three'], ['省份', '年份']])