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iloc函数python iloc函数和loc

Python 基本操作- 数据选取loc、iloc、ix函数

loc中的数据是列名,是字符串,所以前后都要取;iloc中数据是int整型,所以是Python默认的前闭后开

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构建数据集df

loc函数主要通过行标签索引行数据 ,划重点, 标签!标签!标签!

loc[1] 选择行标签是1的(从0、1、2、3这几个行标签中)

loc[0:1] 和 loc[0,1]的区别,其实最重要的是loc[0:1]和iloc[0:1]

索引某一列数据,loc[:,0:1],还是标签,注意,如果列标签是个字符,比如'a',loc['a']是不行的,必须为loc[:,'a']。

但如果行标签是'a',选取这一行,用loc['a']是可以的。

iloc 主要是通过行号获取行数据,划重点,序号!序号!序号!

iloc[0:1],由于Python默认是前闭后开,所以,这个选择的只有第一行!

如果想用标签索引,如iloc['a'],就会报错,它只支持int型。

ix——结合前两种的混合索引,即可以是行序号,也可以是行标签。

如选择prize10(prize为一个标签)的,即 df.loc[df.prize10]

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Python批量处理excel数据(含完整代码)

pandas库可以有效的处理excel、csv和txt文件,并能多格式将数据重新保存为excel、csv和txt文件。

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一、导入数据

利用pandas库中的read函数可以将excel文件读入,转化为 DataFrame格式

import pandas as pd

path = "D:\text.xlsx" ##文件路径

data = pd.read_excel(path,sheet_name = 0) ##若包含多个子表,可以用sheet_name参参数进行选择

若excel表中不包含列名信息可以在读入时,利用names参数进行指定

data = pd.read_excel(path,names=["id","name","date"])

对于csv文件可以使用pd.read_csv函数进行数据导入

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二、空表创建

当输出表格和输入表格的格式不一致时,我们可以通过创建空表来解决问题,新的DataFrame表格的数据可以为空,但是必须设置列名,也就是表头

##利用list创建表头

header = ["name","date","a","b"]

##创建空表

outData = pd.DataFrame(columns=header)

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三、数据增删查改

1.数据查改

利用loc和iloc函数可以对DataFrame 数据表中的数据进行查改,loc使用行名和列名进行调用,iloc使用行列索引进行调用

propoLoc = data.loc["index", "proportion"]

propoIloc = data.loc[0, 0]

data.iloc[:, 5:] = data.iloc[:, 5:].astype(int) ##利用索引可以对数据进行批量处理,此句指令用于将表格第五列至最后一列的格式转化为整型int

2.数据增删

利用drop函数可以删除指定行列,利用loc或insert函数可以增加列,loc用来增加行

data.drop(index=[0], inplace=True) ##删除行名为0的行

data.drop(columns=[0], inplace=True,axis=1) ##删除列名为0的列

data.loc[str(csvName)] = rowData ##增加行名为csvName的行,注意rowData要保证和data的列数一致

data.loc[:,str(csvName)] = 0 ##增加列名为csvName的列,用0填充该列

data.insert(data.shape[1], 'd', 0) ##在data.shape[1]处增加列,并用0填充

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四、批量处理

首先利用os库对文件夹进行遍历,获得所有的excel文件

import os

excelNames = os.listdir(rootPath) ##获得所有的文件名

for excelName in excelNames:

##对每个文件进行处理

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五、常用的数据处理方法

1.字符串分割 str.split(",") 用逗号进行分割,并创建一个list进行存储

2.str.endswith("hello") 判断字符串的后缀

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六、表格存储

1.单表存储:将一个sheet放入到一个excel中

saveFile = rootPath+"test.xlsx" ##指定保存文件,注意反复保存时,excel不要打开,否则无法写入

rootData.to_excel(saveFile,index=False) ##保存指定,并不保存行名

2.多表存储:将多个sheet放入到一个excel中

with pd.ExcelWriter('./dataOut.xlsx') as writer:

DFa.to_excel(writer, sheet_name="表1")

DFb.to_excel(writer, sheet_name="表2")

DFc.to_excel(writer, sheet_name="表3")

writer.save()

writer.close()

批量表格处理完整代码:将多张表的信息进行汇总

import os

import pandas as pd

rootPath = "C:\test\"

def createOutCsv(path):

data = pd.read_excel(path, names=["column1", "column2", "column3"])

data.drop(index=[0], inplace=True)

header = ["name"] ###创建表头

for index in data.index: ##利用data中的所有column1创建表头

column = data.loc[index,"name"].split(".")[-1]

header.append(column

python语句iloc里面的值是负一是什么意思,iloc[:-1:]

你这个iloc是pandas中的函数。

这个语句返回的是dataFrame从索引0到倒数第二行,步长为1的内容。

PYTHON的切片结束位置不包含偏移数本身,所以:-1切片到的最后内容是倒数第二位置的元素。


本文名称:iloc函数python iloc函数和loc
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