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pandas基本功能(續1)

丟棄指定軸上的項

丟棄某條軸上的一個或多個項很簡單,只要有一個索引陣列或列表即可。由於需要執行一些資料整理和集合邏輯,所以drop方法返回的是一個在指定軸上刪除了指定值的新物件:


對於DataFrame,可以刪除任意軸上的索引值:



索引、選取和過濾
Series索引(obj[...])的工作方式類似於NumPy陣列的索引,只不過Series的索引值不只是整數。下面是幾個例子:


利用標籤的切片運算與普通的Python切片運算不同,其末端是包含的:


利用標籤的切片運算與普通的Python切片運算不同,其末端是包含的:


這種索引方式有幾個特殊情況。首先通過切片或布林型陣列選取行


另一種用法是通過布林型DataFrame進行索引




pandas物件中的資料選取和重排的方式很多。

DataFrame的索引選項
型別 說明
obj[val] 選取DataFrame的單個列或一組列。在一些特殊情況下會比較便利:布林型陣列(過濾行)、切片(行切片)、布林型DataFrame(根據條件設定值)
obj.ix[val] 選取DataFrame的單個行或一組行
obj.ix[:,val] 選取單個列或子集
obj.ix[val1,val2] 同時選取行和列
reindex 將一個或多個軸匹配到新索引
xs方法 根據標籤選取單行或單列,並返回一個Series
icol、irow方法 根據證書位置選取單列或單行,並返回一個Series
get_value、set_value方法 根據行標籤和列標籤選取單個值