小编给大家分享一下如何对pandas的行列名进行更改与数据选择，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
成都创新互联是一家专注于成都做网站、网站设计与策划设计,霞山网站建设哪家好?
成都创新互联做网站,专注于网站建设10余年,网设计领域的专业建站公司;建站业务涵盖:霞山等地区。霞山做网站价格咨询:18982081108
一、pandas的行列名获取和更改
1. 获取: df.index() df.columns()
首先，举个例子，做一个DataFrame如下：
>>>import pandas as pd
>>>import numpy as np
>>>data = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})
>>>data
设置了列索引为 abc，行索引是自动生成的，也可以设置
>>>data.index = ['A','B','C']
>>>data
以下的做法都以这个 data 作为数据举例
接下来就可以获取索引了，index-行索引，columns-列索引
>>>data.index
>>>data.columns
2. 修改，看到有很多方法，这里推荐一种比较灵活好用的方法
df.rename(index={ }, columns={ }, inplace=True)
>>>data.rename(index={'A':'D', 'B':'E', 'C':'F'}, columns={'a':'d', 'b':'e', 'c':'f'}, inplace = True)
>>>data
说明3点：
1. index和columns无关，可以分别指定，也就是说，可以只修改行索引，那么rename()中只写index
2. 索引可以任意挑选，如此处，index={'A':'D', 'C':'F'} 则只改A和C，columns同样
3. inplace=True, 在原dataframe上改动
二、pandas的数据选择
1. 直接用索引选(不灵活、不推荐） df[ ]
1） 选择‘a'列
>>>data['a']
注意：
1. 这样取出的数据类型为 Series
2. 这种方法只能取出一列，不能用数字下标，不能多选或片选, data['a','b'] , data['a':'c'] , data[0]
2）选择'A','B'行
>>>data['A':'B']
>>>data[0:2] # 两种方法同一结果
注意：
1. 这样取出的数据类型为 DateFrame
2. 这种方法只能用于片选行，可以用数字下标，不能单独取，即 data['A'] , data['A','B'] , data[1]
2.使用 .loc(推荐） df.loc()，()内参数先行后列，区别行列的取法
1) 取列：
>>>data.loc[:,['a','c']] #图1 需要行全取，再对应指定列
2）取行：
>>>data.loc[['A','B']] #图2 直接指定行
3）取行列交叉值：
>>>data.loc[['A'],['b','c']] #图3
注意：
1. 区别 df.iloc()
.loc() —— 使用标签 label 作为索引取值
.iloc() —— 使用整数下标 index 作为索引取值,如上面三句可以换成以下三句，输出数据类型有不同
>>>data.iloc[:,[0,2]] # DataFrame
>>>data.iloc[[0,1]] # DataFrame
>>>data.iloc[0,[1,2]] # Series
2. 对于 数字类型的变量，可以使用bool 选取行，列不能用bool，如
>>>data.loc[data.b>5] # DataFrame
>>>data.loc[data.b>5,['c']] #DataFrame 输出为9位置的frame
>>>data.iloc[data.b.values>5,[2]] #DataFrame 输出同上，需要有 .values取值
3. .ix[ ] 可以混用label和index，位置使用同 .loc[ ] .iloc[ ]
以上是“如何对pandas的行列名进行更改与数据选择”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注创新互联成都网站设计公司行业资讯频道！
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
当前名称：如何对pandas的行列名进行更改与数据选择-创新互联
网页路径：
http://cdkjz.cn/article/jghjh.html
