Pandas 使用给定列进行选择有限行

Pandas是一个Python包，现在是全球数据科学家和分析师的首选工具。行和列的选择是其数据操纵和分析的许多功能之一。本文通过实际示例介绍如何使用Pandas来选择一组具有特定列的有限行。

虽然我们强调的是Pandas的一个特定功能，但请记住该库的功能远远超出这一点，使其成为数据处理的关键工具。

Pandas DataFrame：简介

对于Python，Pandas提供了一种快速、用户友好的数据结构（DataFrame）和数据分析工具。术语“Panel Data”在计量经济学中用于描述包含同一人员在若干时间段内的观测的数据集，正是这个术语命名了“Pandas”。

在Pandas中选择有限行和给定列

在数据分析中，经常需要从DataFrame中选择特定的行和列。在您只对完整数据集的一部分感兴趣进行分析或修改的情况下，这可能会有所帮助。以下是使用Pandas库从一组列中选择有限行的一些方法：

方法1：使用iloc和loc方法

分别基于整数索引和标签，可以使用iloc和loc方法选择行和列。

示例1：使用iloc

import pandas as pd

# Create a simple dataframe
data = {
   'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda', 'Mike'],
   'Age': [28, 24, 35, 32, 30],
   'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London', 'Sydney']
}

df = pd.DataFrame(data)

# Select the first three rows from the 'Name' and 'Age' columns
subset = df.iloc[:3, [0, 1]]
print(subset)

输出

Name  Age
0   John   28
1   Anna   24
2  Peter   35

示例2：使用loc

# Select the first three rows from the 'Name' and 'Age' columns
subset = df.loc[:2, ['Name', 'Age']]
print(subset)

方法2：使用布尔索引

您可以根据DataFrame的实际值使用布尔索引来选择行。

示例3：使用布尔索引

# Select rows where 'Age' is greater than 30 and only show 'Name' and 'City' columns
subset = df[df['Age'] > 30][['Name', 'City']]
print(subset)

结论

Pandas通过提供选择具有特定列的少数行的选择来为数据操纵和分析提供了一个灵活的工具包。无论是进行探索性数据分析还是为机器学习准备数据，了解如何有效地选择数据都是至关重要的。

请记住，Pandas所能做的远不止这些示例所展示的。该库的丰富功能远远超出了这个范围，可以处理更复杂的数据处理和分析任务。

提出适当的问题并理解如何从更大的数据集中提取正确的数据子集对于进行良好的数据分析是必不可少的。在Pandas的帮助下，你准备好去做到这一点了！