python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix实现_Python

相信很多人像我一样在学习python，pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑（也许是深受Matlab）的影响。。。

到今天终于完全搞清楚了！！！

先手工生出一个数据框吧

									import numpy as np 

									import pandas as pd 

									df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))

df 是这样子滴

那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢？

一、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

									df.loc[0, 'a'] 

									df.loc[0:3, ['a', 'b']] 

									df.loc[[1, 5], ['b', 'c']]

由于这边我们没有命名index，所以是DataFrame自动赋予的，为数字0-9

二、如果我们嫌column name太长了，输入不方便，有或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。

									df.iloc[1,1] 

									df.iloc[0:3, [0,1]] 

									df.iloc[[0, 3, 5], 0:2]

iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。

三、.ix 的功能就更强大了，它允许我们混合使用下标和名称进行选取。可以说它涵盖了前面所有的用法。基本上把前面的都换成df.ix 都能成功，但是有一点，就是

df.ix [ [ ..1.. ], [..2..] ], 1框内必须统一，必须同时是下标或者名称，2框也一样。 BTW， 1框是用来指定row，2框是指定column，当然上面所有的取数方法都是这个规则。

这就是我目前的领悟吧。

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