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案例 4: 数据选择和索引 - 选择特定的列和行

知识点讲解

在 Pandas 中，选择数据是一个非常常见的操作。你可以选择特定的列或行，或者基于某些条件筛选数据。

示例代码

选择特定的列

# 选择单列
selected_column = df['ColumnName']# 选择多列
selected_columns = df[['Column1', 'Column2', 'Column3']]

选择特定的行

# 通过行号选择行
selected_row = df.iloc[5]# 选择连续的多行
selected_rows = df.iloc[2:5]

基于条件选择数据

# 选择满足特定条件的行
condition = df['Column'] > 0
selected_rows_condition = df[condition]

组合行和列的选择

# 选择特定行和列
selected_data = df.loc[2:5, ['Column1', 'Column2']]

代码解释:

1. 使用 df['ColumnName'] 选择单个列，使用 df[['Column1', 'Column2']] 选择多个列。
2. df.iloc[] 用于通过行号选择行。
3. df[condition] 根据特定条件选择行。
4. df.loc[] 可以同时指定行和列的选择。

掌握这些基础的数据选择技巧是进行更复杂数据操作的基石。