一文介绍 Pandas 中的9种数据访问方式
作者 | luanhz
来源 | 小数志
导读
DataFrame是一个行列均由多个Series组成的二维数据表框,其中Series可看做是一个一维向量。理解这一点很重要,因为如果把DataFrame看做是一个集合类型的话,那么这个集合的元素泛型即为Series;
DataFrame可看做是一个二维嵌套的dict,其中第一层dict的key是各个列名;而每个dict内部则是一个以各行索引为key的子dict。当然,这里只是将其"看做"而非等价,是因为其与一个严格的dict还是有很大区别的,一个很重要的形式上区别在于:DataFrame的列名是可以重复的,而dict的key则是不可重复的。
当在[]中提供单值或多值(多个列名组成的列表)访问时按列进行查询,单值访问不存在列名歧义时还可直接用属性符号" . "访问
切片形式访问时按行进行查询,又区分数字切片和标签切片两种情况:当输入数字索引切片时,类似于普通列表切片;当输入标签切片时,执行范围查询(即无需切片首末值存在于标签列中),包含两端标签结果,无匹配行时返回为空,但要求标签切片类型与索引类型一致。例如,当标签列类型(可通过df.index.dtype查看)为时间类型时,若使用无法隐式转换为时间的字符串作为索引切片,则引发报错
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