Pandas 访问行数据

访问行数据,有两个方法:

  • .loc – 使用索引名定位
  • .iloc – 使用索引序号定位

示例中的数据以电影名作为索引:

# 加载数据
movies_df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv", index_col="Title")
movies_df.columns = ['rank', 'genre', 'description', 'director', 'actors', 'year', 'runtime', 
                     'rating', 'votes', 'revenue_millions', 'metascore']

# 访问行数据
prom = movies_df.loc["Prometheus"]

prom

输出

rank                                                                2
genre                                        Adventure,Mystery,Sci-Fi
description         Following clues to the origin of mankind, a te...
director                                                 Ridley Scott
actors              Noomi Rapace, Logan Marshall-Green, Michael Fa...
year                                                             2012
runtime                                                           124
rating                                                              7
votes                                                          485820
revenue_millions                                               126.46
metascore                                                          65
Name: Prometheus, dtype: object

也可以使用iloc访问电影”Prometheus”的行,”Prometheus”索引序号是1。

prom = movies_df.iloc[1]

lociloc的操作类似于Python列表切片。例如,我们可以选择多行:

movie_subset = movies_df.loc['Prometheus':'Sing']

movie_subset = movies_df.iloc[1:4]

movie_subset

输出

            rank                     genre  ... revenue_millions metascore
Title                                       ...
Prometheus     2  Adventure,Mystery,Sci-Fi  ...           126.46      65.0
Split          3           Horror,Thriller  ...           138.12      62.0
Sing           4   Animation,Comedy,Family  ...           270.32      59.0

[3 rows x 11 columns]

使用.loc.iloc选择多行操作,它们的一个重要区别是,.loc结果中包含了影片Sing,.iloc的结果中不包含索引4 (Suicide Squad)。

使用.iloc进行切片与使用列表进行切片遵循相同的规则,不包括结束索引。



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