Question

我创建了一个DataFrame：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'a':range(1,11),'b':['m','f','m','m','m','f','m','f','f','f'],'c':np.random.randn(10)})

看起来像：

    a  b         c
0   1  m  0.495439
1   2  f  1.444694
2   3  m  0.150637
3   4  m -1.078252
4   5  m  0.618045
5   6  f -0.525368
6   7  m  0.188912
7   8  f  0.159014
8   9  f  0.536495
9  10  f  0.874598

当我想选择一些行时，我运行

data[:2] or data.ix[2]

但是当我尝试时：

se = range(2)
data[se]

有一个错误：

KeyError: 'No column(s) named: [0 1]'

我知道DataFrame选择col作为默认值。当我运行data[se]时发生了什么？冒号（:)如何在python中运行？

Answer 1

我从未使用过Pandas，但是可以找到切片的一个很好的解释（[::]符号在python中here。现在我从manual

中读到的内容

使用DataFrame，在[]内部切片会对行进行切片。这主要是为了方便，因为它是一种常见的操作。

In [32]: df[:3]
Out[32]: 
                   A         B         C         D
2000-01-01 -0.282863  0.469112 -1.509059 -1.135632
2000-01-02 -0.173215  1.212112  0.119209 -1.044236
2000-01-03 -2.104569 -0.861849 -0.494929  1.071804

In [33]: df[::-1]
Out[33]: 
                   A         B         C         D
2000-01-08 -1.157892 -0.370647 -1.344312  0.844885
2000-01-07  0.577046  0.404705 -1.715002 -1.039268
2000-01-06  0.113648 -0.673690 -1.478427  0.524988
2000-01-05  0.567020 -0.424972  0.276232 -1.087401
2000-01-04 -0.706771  0.721555 -1.039575  0.271860
2000-01-03 -2.104569 -0.861849 -0.494929  1.071804
2000-01-02 -0.173215  1.212112  0.119209 -1.044236
2000-01-01 -0.282863  0.469112 -1.509059 -1.135632

在您使用range(2)的示例中，[0, 1]为列表。我认为您需要data[0:1]来对DataFrame进行切片，并获得与省略零的data[:1]相同的行0和1。如果你想要例如第3,4和5行data[3:5]。

此外，查看手册中的一些示例，您可以使用步骤，因此：

data[::2]为您提供第2行
data[::-1]以相反的顺序返回所有行
组合范围和步骤：data[0:10:2]将产生行0,2,4,6,8和10

希望有所帮助

Answer 2

[start：limit：step]语法称为切片。您可以使用slice()函数轻松创建切片实例：

类切片（停止）

类切片（开始，停止[，步骤]）

返回表示由指定的索引集的切片对象   范围（开始，停止，步骤）。 start和step参数默认为   没有。切片对象具有只读数据属性start，stop和   仅返回参数值（或其默认值）的步骤。他们   没有其他明确的功能;但它们被用于   数值Python和其他第三方扩展。切片对象是   在使用扩展索引语法时也会生成。例如：   a [开始：停止：步骤]或[开始：停止，我]。请参阅itertools.islice（）获取   返回迭代器的备用版本。

在你的情况下，你可以写这样的东西来返回前两行

se = slice(None, 2)
data[se]

Answer 3

>>> data.ix[range(2)]
   a  b         c
0  1  m -0.323834
1  2  f  0.159787

冒号（:)如何在python＆amp;中工作熊猫吗？

3 个答案: