用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

标签：python与Excel,pandas

至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。

在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。

先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。我们仍使用以前的示例文件“用户.xlsx”

图1

图2

可以看到，对于这个小表格/数据框架：

• 共有5列，名称分别为：“用户姓名”、“国家”、“城市”、“性别”、“年龄”
• 共有4行（标题行除外）

df.index

返回索引列表，在我们的例子中，它只是整数0、1、2、3。

df.columns

提供列（标题）名称的列表。

df.shape

显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。

图3

使用pandas获取列

有几种方法可以在pandas中获取列。每种方法都有其优点和缺点，因此应根据具体情况使用不同的方法。

点符号

可以键入“df.国家”以获得“国家”列，这是一种快速而简单的获取列的方法。但是，如果列名包含空格，那么这种方法行不通。

图4

方括号表示法

它需要一个数据框架名称和一个列名，如下图所示：df[列名]。方括号内的列名是字符串，因此我们必须在其两侧使用引号。尽管它需要比点符号更多的输入，但这种方法在任何情况下都能工作。因为我们用引号将字符串（列名）括起来，所以这里也允许使用带空格的名称。

图5

获取多列

方括号表示法使获得多列变得容易。语法类似，但我们将字符串列表传递到方括号中。请注意双方括号：

dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]]

图6

使用pandas获取行

可以使用.loc[]获取行。请注意此处是方括号，而不是圆括号（）。语法如下：

df.loc[行，列]

其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。

获取1行

图7

获取多行

我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。

要获取前三行，可以执行以下操作：

图8

使用pandas获取单元格值

要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。想想如何在Excel中引用单元格，例如单元格“C10”或单元格区域“C10:E20”。以下两种方法都遵循这种行和列的思想。

方括号表示法

使用方括号表示法，语法如下：df[列名][行索引]。这有时称为链式索引。记住这种表示法的一个更简单的方法是：df[列名]提供一列，然后添加另一个[行索引]将提供该列中的特定项。

假设我们想获取第2行Mary Jane所在的城市。

图9

要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递，如下图所示。

图10

记住，df[['用户姓名'，'年龄'，'性别']]返回一个只有三列的新数据框架。接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。

.loc[]方法

正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？

图11

试着获取第3行Harry Poter的国家的名字。

图12

要获得第2行和第4行，以及其中的用户姓名、性别和年龄列，可以将行和列作为两个列表传递到参数“row”和“column”位置。

图13

注：本文学习整理自pythoninoffice.com。