遍历熊猫中的选定列和行

Question

我刚开始使用Pandas进行学习，并且在后续步骤中遇到了问题。

假设我有一个带有'n'列和'm'行的数据框。

我想在索引为＃2的列上进行迭代，并从第5行开始省略前几行。 我该怎么办？

我可以分别选择所需的行或列，但是无法在一个步骤中同时完成这两个操作。 有人可以在这里帮我一个主意吗？

Answer 1

loc和iloc方法非常有用。

如果您只想第五行和第二列：

df.iloc[5,2]

如果您想从第五行开始的所有行和第二行开始的所有列

df.iloc[5:,2:]

不要忘记像这样向df进行更改：

df = df.iloc[5:,2:]

Answer 2

使用pd.DataFrame.iloc ，可以使用整数索引器隔离数据pd.DataFrame.iloc一部分。 给定一个数据框df ：

res = df.iloc[5:, 2]

请注意，Python中的索引从0开始，因此这是第6行（或第5行）。 同样，2代表第三行（或索引为2的列）。 索引语法类似于Python列表或NumPy数组索引。

由于我们仅指定一个列索引，因此输出将是pd.Series对象，可以将其视为一列。 如果指定了多个列索引，则输出将是另一个数据框。

通常，对于熊猫来说，迭代并不是最好的选择。 您应该以使用矢量化操作为目标。 Pandas文档中有许多示例说明了矢量化计算。

---

如果列索引由字符串组成，则可以使用get_loc提取给定名称的整数位置：

res = df.iloc[5:, df.columns.get_loc('some_name')]