pandas 줄 별로 선택 한 예제 코드 구현

본 논문 에 사 용 된 엑셀 표 의 내용 은 다음 과 같다.

1.사용자 정의 줄 인덱스
dataframe 에서 Excel 표를 읽 을 때 사용자 정의 줄 색인 입 니 다.효 과 를 보 여주 기 위해 사용자 정의 줄 색인 작업 을 진행 합 니 다.

import pandas as pd
​
df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print('     ：')
print(df)
print('     ：')
df.index = [' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
print(df)

result:
색인 설정 전:
   구역  성.  도시.        시간.  지표.    주소.   중시 하 다     문자
0  동북  랴오닝 성 2  대련 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
1  서북  광동성  서안 2019-09-07  87  “124“  0.65  u"124"
2  화남  중국 북경  심 천 2019-09-08  87  “125“  0.34  u"125"
3  화북  호북성  북경  45  “126“  1.23  u"126"
4  화중  흑룡강  무한 2019-09-10  21  “127“  8.90  u"127"
색인 설정 후:
   구역  성.  도시.        시간.  지표.    주소.   중시 하 다     문자
하나.  동북  랴오닝 성 2  대련 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
둘째.  서북  광동성  서안 2019-09-07  87  “124“  0.65  u"124"
셋.  화남  중국 북경  심 천 2019-09-08  87  “125“  0.34  u"125"
넷.  화북  호북성  북경  45  “126“  1.23  u"126"
다섯.  화중  흑룡강  무한 2019-09-10  21  “127“  8.90  u"127"
2.일반 색인 으로 데이터 선택
여기 서 말 해 보 세 요.줄 의 일반 색인 은 사실상 줄 이름 입 니 다.행 문의 편 의 를 위해 서 후속 은 일률적으로 일반 색인 이 라 고 부른다.
2.1 일반 색인 에 따라 한 줄 의 데 이 터 를 선택한다.

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = [' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
print(df.loc[' '])

result:
구역                     동북
성.                    랴오닝 성 2
도시.                    대련.
시간.   2019-09-06 00:00:00
지표.                    12
주소.                 “123“
중시 하 다                  0.78
문자                u"123"
Name:1,dtype:object
2.2 줄 색인 에 따라 여러 줄 의 데 이 터 를 선택 합 니 다.

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = [' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
print(df.loc[[' ', ' ', ' ']])

result:
   구역  성.  도시.        시간.  지표.    주소.   중시 하 다     문자
하나.  동북  랴오닝 성 2  대련 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
셋.  화남  중국 북경  심 천 2019-09-08  87  “125“  0.34  u"125"
넷.  화북  호북성  북경  45  “126“  1.23  u"126"
주:단일 열 데 이 터 를 문자열 형식 으로 선택 하 십시오.다 중 열 데 이 터 를 선택 할 때 매개 변 수 는 목록 형식 입 니 다.
3.위치 색인 에 따라 데 이 터 를 선택
3.1 위치 색인 에 따라 단일 줄 데 이 터 를 선택 합 니 다.

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = [' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
print(df.iloc[0])

result:
구역                    동북
성.                    랴오닝 성 2
도시.                     대련.
시간.   2019-09-06 00:00:00
지표.                    12
주소.                 “123“
중시 하 다                  0.78
문자                u"123"
Name:1,dtype:object
3.2 위치 색인 에 따라 여러 줄 의 데 이 터 를 선택 합 니 다.

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = [' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
print(df.iloc[[0, 1]])

result:
   구역  성.  도시.        시간.  지표.    주소.   중시 하 다     문자
하나.  동북  랴오닝 성 2  대련 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
둘째.  서북  광동성  서안 2019-09-07  87  “124“  0.65  u"124"
4.연속 다 중 줄 데이터 선택

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
df.index = [' ', ' ', ' ', ' ', ' ']
print(df.iloc[0:2])

result:
   구역  성.  도시.        시간.  지표.    주소.   중시 하 다     문자
하나.  동북  랴오닝 성 2  대련 2019-09-06  12  “123“  0.78  u"123"
둘째.  서북  광동성  서안 2019-09-07  87  “124“  0.65  u"124"
모든 줄 의 첫 번 째 열 에서 세 번 째 열 까지 의 데 이 터 를 가 져 오 는 것 을 나타 낸다.연속 다 열 데 이 터 를 선택 할 때 문법 은 절편 문법 과 유사 하기 때문에 절편 색인 이 라 고도 부른다.
5.조건 에 맞 는 줄 선택
5.1 단일 조건 선택

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[df['  '] < 50])

result:
   구역  성.  도시.        시간.  지표.   중시 하 다
0  동북  랴오닝 성 2  대련 2019-09-06  12  0.78
3  화북  호북성  북경  45  1.23
4  화중  흑룡강  무한 2019-09-10  21  8.90
5.2 여러 조건 선택
5.2.1 여러 가지 조건 이 적당 한 관계 이다.

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[(df['  '] < 50) & (df['  '] < 1)])

result:
   구역  성.  도시.        시간.  지표.   중시 하 다
0  동북  랴오닝 성 2  대련 2019-09-06  12  0.78
5.2.2 여러 조건 의 예 또는 관계

df = pd.read_excel(r'C:\Users\admin\Desktop\data_test.xlsx')
print(df[(df['  '] < 50) | (df['  '] < 1)])

result:
   구역  성.  도시.        시간.  지표.   중시 하 다
0  동북   랴오닝 성 2  대련 2019-09-06  12  0.78
1  서북  광동성  서안 2019-09-07  87  0.65
2  화남  중국 북경  심 천 2019-09-08  87  0.34
3  화북  호북성  북경  45  1.23
4  화중  흑룡강  무한 2019-09-10  21  8.90
여기 서 pandas 가 줄 별로 선택 한 예제 코드 를 실현 하 는 것 에 관 한 글 은 여기까지 소개 되 었 습 니 다.더 많은 관련 pandas 는 줄 별로 선택 한 내용 을 검색 하거나 아래 의 관련 글 을 계속 조회 하 시기 바 랍 니 다.앞으로 저 희 를 많이 사랑 해 주세요!