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今天就跟大家聊聊有关使用pandas怎么实现数据索引与选取，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
1. df[]:
一维
行维度：
整数切片、标签切片、<布尔数组>
列维度：
标签索引、标签列表、Callable
df[:3] df['a':'c'] df[[True,True,True,False,False,False]] # 前三行（布尔数组长度等于行数） df[df['A']>0] # A列值大于0的行 df[(df['A']>0) | (df['B']>0)] # A列值大于0，或者B列大于0的行 df[(df['A']>0) & (df['C']>0)] # A列值大于0，并且C列大于0的行
df['A'] df[['A','B']] df[lambda df: df.columns[0]] # Callable
2. df.loc[]
二维，先行后列
行维度：
标签索引、标签切片、标签列表、<布尔数组>、Callable
列维度：
标签索引、标签切片、标签列表、<布尔数组>、Callable
df.loc['a', :] df.loc['a':'d', :] df.loc[['a','b','c'], :] df.loc[[True,True,True,False,False,False], :] # 前三行（布尔数组长度等于行数） df.loc[df['A']>0, :] df.loc[df.loc[:,'A']>0, :] df.loc[df.iloc[:,0]>0, :] df.loc[lambda _df: _df.A > 0, :]
df.loc[:, 'A'] df.loc[:, 'A':'C'] df.loc[:, ['A','B','C']] df.loc[:, [True,True,True,False]] # 前三列（布尔数组长度等于行数） df.loc[:, df.loc['a']>0] # a行大于0的列 df.loc[:, df.iloc[0]>0] # 0行大于0的列 df.loc[:, lambda _df: ['A', 'B']]
df.A.loc[lambda s: s > 0]
3. df.iloc[]
二维，先行后列
行维度：
整数索引、整数切片、整数列表、<布尔数组>
列维度：
整数索引、整数切片、整数列表、<布尔数组>、Callable
df.iloc[3, :] df.iloc[:3, :] df.iloc[[0,2,4], :] df.iloc[[True,True,True,False,False,False], :] # 前三行（布尔数组长度等于行数） df.iloc[df['A']>0, :] #× 为什么不行呢？想不通！ df.iloc[df.loc[:,'A']>0, :] #× df.iloc[df.iloc[:,0]>0, :] #× df.iloc[lambda _df: [0, 1], :]
df.iloc[:, 1] df.iloc[:, 0:3] df.iloc[:, [0,1,2]] df.iloc[:, [True,True,True,False]] # 前三列（布尔数组长度等于行数） df.iloc[:, df.loc['a']>0] #× df.iloc[:, df.iloc[0]>0] #× df.iloc[:, lambda _df: [0, 1]]
4. df.ix[]
二维，先行后列
行维度：
整数索引、整数切片、整数列表、
标签索引、标签切片、标签列表、
<布尔数组>、
Callable
列维度：
整数索引、整数切片、整数列表、
标签索引、标签切片、标签列表、
<布尔数组>、
Callable
df.ix[0, :] df.ix[0:3, :] df.ix[[0,1,2], :] df.ix['a', :] df.ix['a':'d', :] df.ix[['a','b','c'], :]
df.ix[:, 0] df.ix[:, 0:3] df.ix[:, [0,1,2]] df.ix[:, 'A'] df.ix[:, 'A':'C'] df.ix[:, ['A','B','C']]
5. df.at[]
精确定位单元格
行维度：
标签索引
列维度：
标签索引
df.at['a', 'A']
6. df.iat[]
精确定位单元格
行维度：
整数索引
列维度：
整数索引
df.iat[0, 0]
看完上述内容，你们对使用pandas怎么实现数据索引与选取有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道，感谢大家的支持。
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