本文所用到的Excel表格內容如下:

1.自定義行索引

dataframe讀取Excel表格時是由自定義行索引的。這里為了展示效果，先進行自定義行索引的操作

import pandas as pd
​
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print('設置索引前：')
print(df)
print('設置索引后：')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df)

result:
設置索引前：
   區域   省份  城市         時間  指標     地址    權重      字符
0  東北   遼寧  大連 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
1  西北   廣東  西安 2019-09-07  87  “124“  0.65  u"124"
2  華南   北京  深圳 2019-09-08  87  “125“  0.34  u"125"
3  華北   湖北  北京 2019-09-09  45  “126“  1.23  u"126"
4  華中  黑龍江  武漢 2019-09-10  21  “127“  8.90  u"127"
設置索引后：
   區域   省份  城市         時間  指標     地址    權重      字符
一  東北   遼寧  大連 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
二  西北   廣東  西安 2019-09-07  87  “124“  0.65  u"124"
三  華南   北京  深圳 2019-09-08  87  “125“  0.34  u"125"
四  華北   湖北  北京 2019-09-09  45  “126“  1.23  u"126"
五  華中  黑龍江  武漢 2019-09-10  21  “127“  8.90  u"127"

2. 按普通索引選擇數據

這里說一下，行普通索引實際上就是行名。為了行文方便，后續一律稱普通索引。

2.1 按普通索引選擇單行數據

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.loc['一'])

result:
區域                     東北
省份                     遼寧
城市                     大連
時間    2019-09-06 00:00:00
指標                     12
地址                  “123“
權重                   0.78
字符                 u"123"
Name: 一, dtype: object

2.2 按行索引選擇多行數據

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.loc[['一', '三', '四']])

result:
   區域  省份  城市         時間  指標     地址    權重      字符
一  東北  遼寧  大連 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
三  華南  北京  深圳 2019-09-08  87  “125“  0.34  u"125"
四  華北  湖北  北京 2019-09-09  45  “126“  1.23  u"126"

注：選擇單列數據是參數為字符串類型，多列數據時參數為列表類型

3.按位置索引選擇數據

3.1 按位置索引選擇單行數據

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.iloc[0])

result:
區域                     東北
省份                     遼寧
城市                     大連
時間    2019-09-06 00:00:00
指標                     12
地址                  “123“
權重                   0.78
字符                 u"123"
Name: 一, dtype: object

3.2 按位置索引選擇多行數據

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.iloc[[0, 1]])

result:
   區域  省份  城市         時間  指標     地址    權重      字符
一  東北  遼寧  大連 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
二  西北  廣東  西安 2019-09-07  87  “124“  0.65  u"124"

4.選擇連續多行數據

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = ['一', '二', '三', '四', '五']
print(df.iloc[0:2])

result:
   區域  省份  城市         時間  指標     地址    權重      字符
一  東北  遼寧  大連 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
二  西北  廣東  西安 2019-09-07  87  “124“  0.65  u"124"

表示獲取所有行第1列到第3列的數據。選擇連續多列數據時語法類似于切片語法，所以也稱之為切片索引。

5.選擇滿足條件的行

5.1單個條件選擇

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[df['指標']  50])

result:
   區域   省份  城市         時間  指標    權重
0  東北   遼寧  大連 2019-09-06  12  0.78
3  華北   湖北  北京 2019-09-09  45  1.23
4  華中  黑龍江  武漢 2019-09-10  21  8.90

5.2 多個條件選擇

5.2.1 多個條件是且的關系

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[(df['指標']  50)  (df['權重']  1)])

result:
   區域  省份  城市         時間  指標    權重
0  東北  遼寧  大連 2019-09-06  12  0.78

5.2.2 多個條件是或的關系

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[(df['指標']  50) | (df['權重']  1)])

result:
   區域   省份  城市         時間  指標    權重
0  東北   遼寧  大連 2019-09-06  12  0.78
1  西北   廣東  西安 2019-09-07  87  0.65
2  華南   北京  深圳 2019-09-08  87  0.34
3  華北   湖北  北京 2019-09-09  45  1.23
4  華中  黑龍江  武漢 2019-09-10  21  8.90

到此這篇關于pandas實現按行選擇的示例代碼的文章就介紹到這了,更多相關pandas 按行選擇內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！