【dataframe】选取数据思维导图
DataFrame数据结构选择
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思维导图大纲
【dataframe】选取数据思维导图模板大纲
# open close high low # 2016-02-01 7.54 7.41 7.57 7.36 # 2016-02-02 7.41 7.52 7.58 7.39 # 2016-02-03 7.45 7.45 7.48 7.38 # 2016-02-04 7.48 7.52 7.56 7.47
选取行名、列名、值
列名：df.index
行名:df.columns
选取值：df.volues
以标签（行、列的名字）为索引选择数据
x.loc[行标签,列标签]
df.loc['2016-02-01','open']
以位置（第几行、第几列）为索引选择数据
x.iloc[行位置,列位置]
df.iloc[0,0]
同时根据标签和位置选择数据
x.ix[行,列]
df.ix[0,'open']
选择连续的多行多列——切片
如果起点索引省略代表从头开始，终点索引省略代表直到最后，都省略就代表全部了。
df.loc['2016-02-02':'2016-02-04','open':'high']
#选择从第2行到最后一行，列从第1列到第3列的数据 df.iloc[1:,0:3]
选择不连续的某几行或某几列
简便地获取行或列
直接用切片获取行
df['2016-02-02':'2016-02-04']
直接用标签名获取列
df[0:3]
df[['open','high']]
如何返回一个dataframe的单列或单行
按条件选取数据——df[逻辑条件]
df[df['open']>=8]
## 多个条件之间运算时用括号括起来 df[(df.index=='2016-02-02') | (df['open']>=8)]
## 选择df中不在[8.10,8]的数据 df[~df.isin([8.10,8])]
# 把df中open大于8的替换为123 df[df['open']>=8]=123
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