python 中pandas 库中DataFrame 对⾏和列的操作使⽤⽅法⽤pandas 中的DataFrame 时选取⾏或列：下⾯是简单的例⼦使⽤验证：
import  numpy as  np import  pandas as  pd from pandas import  Sereis, DataFrame ser = Series (np.arange(3.))data  = DataFrame (np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data ['w']  #选择表格中的'w'列，使⽤类字典属性，返回的是Series 类型data .w    #选择表格中的'w'列，使⽤点属性，返回的是Series 类型data [['w']]  #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame 类型data [['w','z']]  #选择表格中的'w'、'z'列data [0:2]  #返回第1⾏到第2⾏的所有⾏，前闭后开，包括前不包括后data [1:2]  #返回第2⾏，从0计，返回的是单⾏，通过有前后值的索引形式，      #如果采⽤data [1]则报错data .ix[1:2] #返回第2⾏的第三种⽅法，返回的是DataFrame ，跟data [1:2]同data ['a':'b']  #利⽤index 值进⾏切⽚，返回的是**前闭后闭**的DataFrame ,        #即末端是包含的  data .irow(0)  #取data 的第⼀⾏data .icol(0)  #取data 的第⼀列data .head()  #返回data 的前⼏⾏数据，默认为前五⾏，需要前⼗⾏则data .head(10)data .tail()  #返回data 的后⼏⾏数据，默认为后五⾏，需要后⼗⾏则data .tail(10)ser.iget_value(0)  #选取ser 序列中的第⼀个ser.iget_value(-1) #选取ser 序列中的最后⼀个，这种轴索引包含索引器的series 不能采⽤ser[-1]去获取最后⼀个，这会引起歧义。data .iloc[-1]  #选取DataFrame 最后⼀⾏，返回的是Series data .iloc[-1:]  #选取DataFrame 最后⼀⾏，返回的是DataFrame data .loc['a',['w','x']]  #返回‘a’⾏'w'、'x'列，这种⽤于选取⾏索引列索引已知data .iat[1,1]  #选取第⼆⾏第⼆列，⽤于已知⾏、列位置的选取。
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40import pandas as  pd from  pandas import Series, DataFrame import numpy as  np data = DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),index=['one','two','three'],columns=['a','b','c','d','e'])data Out[7]:        a  b  c  d  e one    0  1  2  3  4two    5  6  7  8  9three  10  11  12  13  14#对列的操作⽅法有如下⼏种data.icol(0)  #选取第⼀列
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E:\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\ipython\start_kernel.py:1: FutureWarning: icol(i) is deprecated. Please use .iloc[:,i]  # -*- coding: utf-8 -*-Out[35]: one      0two      5three    10Name: a, dtype: int32data['a']Out[8]: one      0two      5three    10Name: a, dtype: int32data.a Out[9]: one      0two      5three    10Name: a, dtype: int32data[['a']]Out[10]:        a one    0two    5three  10data.ix[:,[0,1,2]]  #不知道列名只知道列的位置时Out[13]:        a  b  c one    0  1  2two    5  6  7three  10  11  12data.ix[1,[0]]  #选择第2⾏第1列的值Out[14]: a    5Name: two, dtype: int32data.ix[[1,2],[0]]  #选择第2,3⾏第1列的值Out[15]:        a two    5three  10data.ix[1:3,[0,2]]  #选择第2-4⾏第1、3列的值Out[17]:        a  c two    5  7three  10  12data.ix[1:2,2:4]  #选择第2-3⾏，3-5（不包括5）列的值Out[29]:      c  d two  7  8data.ix[data.a>5,3]Out[30]: three    13Name: d, dtype: int32data.ix[data.b>6,3:4]  #选择'b'列中⼤于6所在的⾏中的第4列，有点拗⼝Out[31]:
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d thre
e  13data.ix[data.a>5,2:4]  #选择'a'列中⼤于5所在的⾏中的第3-5（不包括5）列Out[32]:        c  d three  12  13data.ix[data.a>5,[2,2,2]]  #选择'a'列中⼤于5所在的⾏中的第2列并重复3次Out[33]:        c  c  c three  12  12  12#还可以⾏数或列数跟⾏名列名混着⽤data.ix[1:3,['a','e']]Out[24]:        a  e two    5  9three  10  14data.ix['one':'two',[2,1]]Out[25]:      c  b one  2  1two  7  6data.ix[['one','three'],[2,2]]Ou
t[26]:        c  c one    2  2three  12  12data.ix['one':'three',['a','c']]Out[27]:        a  c one    0  2two    5  7three  10  12data.ix[['one','one'],['a','e','d','d','d']]Out[28]:      a  e  d  d  d one  0  4  3  3  3one  0  4  3  3  3#对⾏的操作有如下⼏种：data[1:2]  #（不知道列索引时）选择第2⾏，不能⽤data[1]，可以⽤data.ix[1]Out[18]:      a  b  c  d  e two  5  6  7  8  9data.irow(1)  #选取第⼆⾏Out[36]: a    5b    6c    7d    8e    9Name: two, dtype: int32data.ix[1]  #选择第2⾏Out[20]: a    5b    6c    7
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最近处理数据时发现当pd.read_csv()数据时有时候会有读取到未命名的列，且该列也⽤不到，⼀般是索引列被换掉后导致的，有强迫症的看着难受，这时候dataframe.drop([columns,])是没法处理的，怎么办呢，
最笨的⽅法是直接给列索引重命名：
d    8
e    9Name: two, dtype: int32data['one':'two']  #当⽤已知的⾏索引时为前闭后闭区间，这点与切⽚稍有不同。Out[22]:      a  b  c  d  e one  0  1  2  3  4two  5  6  7  8  9data.ix[1:3]  #选择第2到4⾏，不包括第4⾏，即前闭后开区间。Out[23]:        a  b  c  d  e two    5  6  7  8  9three  10  11  12  13  14data.ix[-1:]  #取DataFrame 中最后⼀⾏，返回的是DataFrame 类型,**注意**这种取法是有使⽤条件的，只有当⾏索引不是数字索引时才可以使⽤，否则可以选⽤Out[11]:        a  b  c  d  e three  10  11  12  13  14data[-1:]  #跟上⾯⼀样，取DataFrame 中最后⼀⾏，返回的是DataFrame 类型Out[12]:        a  b  c  d  e three  10  11  12  13  14data.ix[-1] #取DataFrame 中最后⼀⾏，返回的是Series 类型，这个⼀样，⾏索引不能是数字时才可以使⽤Out[13]: a    10b    11c    12d    13e    14Name: three, dtype: int32data.tail(1)  #返回DataFrame 中的最后⼀⾏data.head(1)  #返回DataFrame 中的第⼀⾏
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python怎么读csv数据
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重新命名后就可以⽤dataframe.drop([columns])来删除了，当然不⽤我这样全部给列名替换掉了，可以只是改变未命名的那个列，然后删除。不过这个⽤起来总是觉得有点low ，有没有更好的⽅法呢，有，可以不去删除，直接：这样既不改变原有数据，也达到了删除神烦列，当然我这⾥时第0列删除，可以根据实际选择所在的列删除之，⾄于这个原理，可以看下前⾯的对列的操作。data6
Unnamed: 0  high    symbol  time
date
2016-11-01  0  3317.4  IF1611  18:10:44.8
2016-11-01  1  3317.4  IF1611  06:01:04.5
2016-11-01  2  3317.4  IF1611  07:46:25.52016-11-01  3  3318.4  IF1611  09:30:04.02016-11-01  4  3321.8  IF1611  09:31:lumns = list('abcd')data6    a  b  c  d date                2016-11-01  0  3317.4  IF1611  18:10:44.82016-11-01  1  3317.4  IF1611  06:01:04.52016-11-01  2  3317.4  IF1611  07:46:25.5
2016-11-01  3  3318.4  IF1611  09:30:04.0
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data7 = data6.ix[:,1:]
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