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Pandas数据切片的2种方法loc、iloc

在得到数据后,经常需要对数据进行提取、分析和使用,提取数据过程中难免要对数据进行各种切片操作,根据具体的业务需求筛选出所需的数据,pandas提供了一些方法方便我们选取数据,下面主要讲解dataFrame类型的数据选取,Series类型用法类似,可以参考官方文档进行更细致的探究。

1、loc:通过索引的名称来进行切片

举个例子:先打开一份数据

.loc的使用方法是

df.loc[行,列]

例如我想获取第0行至20行,所有列的数据,就可以这样写

df.loc[0:20,:]

如果我想单独获取第5行和第10行的开盘价和最高价,就可以这样写

df.loc[[5,10],['开盘价','最高价']]

2、iloc:通过索引的值来精秀切片

df1=df.iloc[0:5,0:6]

3、loc + iloc 搭配使用

df1=df.loc[0:10,:].iloc[:,0:5]
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