初探pandas——索引和查询数据

索引

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import pandas as pd
ser=pd.Series(range(0,10,2))

print(ser)

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0    0
1    2
2    4
3    6
4    8
dtype: int64

通过索引值或索引标签获取数据

通过index查看索引值

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print(ser.index)

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RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)

自定义索引值

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ser.index=['a','b','c','d','f']
print(ser)

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a    0
b    2
c    4
d    6
f    8
dtype: int64

通过索引值和索引标签获取数据

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print('ser[3]:',ser[3])
print('ser[d]:',ser['d'])
print('ser[[1,2,3]]:',ser[[1,2,3]])
print("ser[['a','b','c']]:",ser[['a','b','c']])
print('ser[3:]:',ser[3:])

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ser[3]: 6
ser[d]: 6
ser[[1,2,3]]: b    2
c    4
d    6
dtype: int64
ser[['a','b','c']]: a    0
b    2
c    4
dtype: int64
ser[3:]: d    6
f    8
dtype: int64

自动化对齐

如果对两个序列进行运算，索引就会将元素对齐进行运算

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a=pd.Series([1,2,3,4,5,6],index=['a','b','c','d','f','g'])
print(a)

b=pd.Series([4,5,6,7,8,9],index=['g','f','d','c','b','a'])
print(b)

print(a b)

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a    1
b    2
c    3
d    4
f    5
g    6
dtype: int64
g    4
f    5
d    6
c    7
b    8
a    9
dtype: int64
a    10
b    10
c    10
d    10
f    10
g    10
dtype: int64

利用pandas查询数据

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import pandas as pd

stu_dic={
    'name':['a','b','c','d','e','f','g','h'],
    'age':[18,15,45,56,89,78,45,12],
    'sex':['f','m','m','f','f','f','m','m']
}

student=pd.DataFrame(stu_dic)
print(student)

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  name  age sex
0    a   18   f
1    b   15   m
2    c   45   m
3    d   56   f
4    e   89   f
5    f   78   f
6    g   45   m
7    h   12   m

查询数据前5行或后5行

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# 查询前5行
student.head()

# 查询后5行
student.tail()

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# 查询前5行
print(student.head())

print('* '*10)

#查询后5行
print(student.tail())

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  name  age sex
0    a   18   f
1    b   15   m
2    c   45   m
3    d   56   f
4    e   89   f
* * * * * * * * * *
  name  age sex
3    d   56   f
4    e   89   f
5    f   78   f
6    g   45   m
7    h   12   m

查询指定的行

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student.loc[[1,2,3]]

loc标签索引函数必须是中括号

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# 查询第1，2，3行
print(student.loc[[1,2,3]])

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  name  age sex
1    b   15   m
2    c   45   m
3    d   56   f

查询指定的列

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student[['name','age']]

如果查询多个列，必须使用双重中括号

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# 查询name，age列
print(student[['name','age']])

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  name  age
0    a   18
1    b   15
2    c   45
3    d   56
4    e   89
5    f   78
6    g   45
7    h   12

查询18岁以上女生信息

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student[(student['sex']=='f')&(student['age']>=18)]

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print(student[(student['sex']=='f')&(student['age']>=18)])

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  name  age sex
0    a   18   f
3    d   56   f
4    e   89   f
5    f   78   f

自动化 pandas 函数数据索引

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