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Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。Pandasdataframe.set_value()函数将单个值放在传递的列和索引处。它以轴标签为输入，并以标量值放置在 DataFrame 中的指定索引处。替代此功能的是.at[]或者.iat[]。用法：DataFrame.set_value(index, col, value, takeable=False)
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如果你想获取 'A' 列的第 0 和第 2 个元素，你可以这样做:
这也可以用 .iloc 获取，通过使用位置索引来选择内容
可以使用 .get_indexer 获取多个索引:
警告 ：
对于包含一个或多个缺失标签的列表，使用 .loc 或 [] 将不再重新索引，而是使用 .reindex
在以前的版本中，只要索引列表中存在至少一个有效标签，就可以使用 .loc[list-of-labels]
但是现在，只要索引列表中存在缺失的标签将引发 KeyError 。推荐的替代方法是使用 .reindex() 。
例如
索引列表的标签都存在
先前的版本
但是，现在
索引标签列表中包含不存在的标签，使用 reindex
另外，如果你只想选择有效的键，可以使用下面的方法，同时保留了数据的 dtype
对于 .reindex() ，如果有重复的索引将会引发异常
通常，您可以将所需的标签与当前轴做交集，然后重新索引
但是，如果你的索引结果包含重复标签，还是会引发异常
使用 sample() 方法可以从 Series 或 DataFrame 中随机选择行或列。
该方法默认会对行进行采样，并接受一个特定的行数、列数，或数据子集。
默认情况下， sample 每行最多返回一次，但也可以使用 replace 参数进行替换采样
默认情况下，每一行被选中的概率相等，但是如果你想让每一行有不同的概率，你可以为 sample 函数的 weights 参数设置抽样权值
这些权重可以是一个列表、一个 NumPy 数组或一个 Series ，但它们的长度必须与你要抽样的对象相同。
缺失的值将被视为权重为零，并且不允许使用 inf 值。如果权重之和不等于 1 ，则将所有权重除以权重之和，将其重新归一化。例如
当应用于 DataFrame 时，您可以通过简单地将列名作为字符串传递给 weights 作为采样权重（前提是您要采样的是行而不是列）。
sample 还允许用户使用 axis 参数对列进行抽样。
最后，我们还可以使用 random_state 参数为 sample 的随机数生成器设置一个种子，它将接受一个整数（作为种子）或一个 NumPy RandomState 对象
当为该轴设置一个不存在的键时， .loc/[] 操作可以执行放大
在 Series 的情况下，这实际上是一个追加操作
可以通过 .loc 在任一轴上放大 DataFrame
这就像 DataFrame 的 append 操作
由于用 [] 做索引必须处理很多情况（单标签访问、分片、布尔索引等），所以需要一些开销来搞清楚你的意图
如果你只想访问一个标量值，最快的方法是使用 at 和 iat 方法，这两个方法在所有的数据结构上都实现了
与 loc 类似， at 提供了基于标签的标量查找，而 iat 提供了基于整数的查找，与 iloc 类似
同时，你也可以根据这些索引进行设置值
如果索引标签不存在，会放大数据
另一种常见的操作是使用布尔向量来过滤数据。运算符包括：
|(or) 、 (and) 、 ~ (not)
这些必须用括号来分组，因为默认情况下， Python 会将 df['A'] 2 df['B'] 3 这样的表达式评估为 df['A'] (2 df['B']) 3 ，而理想的执行顺序是 (df['A'] 2) (df['B'] 3)
使用一个布尔向量来索引一个 Series ，其工作原理和 NumPy ndarray 一样。
您可以使用一个与 DataFrame 的索引长度相同的布尔向量从 DataFrame 中选择行
列表推导式和 Series 的 map 函数可用于产生更复杂的标准
我们可以使用布尔向量结合其他索引表达式，在多个轴上索引
iloc 支持两种布尔索引。如果索引器是一个布尔值 Series ，就会引发异常。
例如，在下面的例子中， df.iloc[s.values, 1] 是正确的。但是 df.iloc[s，1] 会引发 ValueError 。
python对csv年龄一列划分范围改
(1)单条件筛选
df[df[‘a’]30]
如果想筛选 a 列的取值大于 30 的记录, 但是之显示满足条件的 b，c 列的值可以这么写
df’b’,’c’[df[‘a’]30]
使用 isin 函数根据特定值筛选记录。筛选 a 值等于 30 或者 54 的记录
df[df.a.isin([30, 54])]
(2)多条件筛选
可以使用 (并)与 | (或)操作符或者特定的函数实现多条件筛选
使用 筛选 a 列的取值大于 30，b 列的取值大于 40 的记录
df[(df[‘a’] 30) (df[‘b’] 40)]
(3)索引筛选
a. 切片操作
df[行索引，列索引] 或 df列名 1，列名 2
#使用切片操作选择特定的行
df[1:4]
#传入列名选择特定的列
df’a’,’c’
b. loc 函数
当每列已有 column name 时，用 df [‘a’] 就能选取出一整列数据。如果你知道 column names 和 index，且两者都很好输入，可以选择 .loc 同时进行行列选择。
In [28]: df.loc[0,‘c’]
Out[28]: 4
In [29]: df.loc[1:4,[‘a’,‘c’]]
Out[29]:
a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
4 24 28
In [30]: df.loc[[1,3,5],[‘a’,‘c’]]
Out[30]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34
c. iloc 函数
如果 column name 太长，输入不方便，或者 index 是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc 了，该方法接受列名的 index,iloc 使得我们可以对 column 使用 slice(切片)的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表 index，比较好记点。
In [35]: df.iloc[0,2]
Out[35]: 4
In [34]: df.iloc[1:4,[0,2]]
Out[34]:
a c
1 6 10
2 12 16
3 18 22
In [36]: df.iloc[[1,3,5],[0,2]]
Out[36]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34
In [38]: df.iloc[[1,3,5],0:2]
Out[38]:
a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32
d. ix 函数
ix 的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc 和 iloc 的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称。
df.ix[1:3,[‘a’,‘b’]]
Out[41]:
a b
1 6 8
2 12 14
3 18 20
In [42]: df.ix[[1,3,5],[‘a’,‘b’]]
Out[42]:
a b
1 6 8
3 18 20
5 30 32
In [45]: df.ix[[1,3,5],[0,2]]
Out[45]:
a c
1 6 10
3 18 22
5 30 34
e. at 函数
根据指定行 index 及列 label，快速定位 DataFrame 的元素，选择列时仅支持列名。
In [46]: df.at[3,‘a’]
Out[46]: 18
f. iat 函数
与 at 的功能相同，只使用索引参数
In [49]: df.iat[3,0]
Out[49]: 18
python筛选csv数据年龄在1-100的范围内


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题主你好,
pandas在使用read_excel读取excel时, read_excel函数有一个dtype参数, 可以设置读取列的类型, 举例来说:
我的excel名为hello.xls, 其中age列需要作为int型处理,则:
pd = pandas.read_excel('hello.xls', dtype={'age':np.int32})
*.因为类型使用了numpy库, 如果上面语句提示np没找到,你还需要先执行一下:
import numpy as np
希望可以帮到题主, 欢迎追问
