数据取值与选择
NumPy数据取值的方法,包括取值操作(如arr[2, 1])、切片操作(如arr[:, 1:5])、掩码操作(如arr[arr > 0])、花哨的索引操作(如arr[0, [1, 5]]),以及组合操作(如arr[:, [1, 5]])。
在NumPy的二维数组里,data[0]返回第一行,而在DataFrame中,data['col0']返回第一列。import numpy as npimport pandas as pd
Series数据选择方法
将Series看作字典,
Series对象提供了键值对的映射。data = pd.Series(np.linspace(0.25, 1, 4), index=['a', 'b', 'c', 'd'])
datadata['b']# 用Python字典的表达式和方法来检测键/索引和值:'a' in datadata.keys()data.items()list(data.items())# 增加新的索引值扩展Seriesdata['e'] = 1.25
将Series看作一维数组,
具备和Numpy数组一样的数组数据选择功能,包括索引、掩码、花哨的索引操作。# 将显式索引作为切片data['a':'c']# 将隐式整数索引作为切片data[0:2]# 掩码data[(data > 0.3) & (data
data['a':'c'])作切片时,结果包含最后一个索引;而当使用隐式索引(即 data[0:2])
作切片时,结果不包含最后一个索引。