Dataframe獲取某一行詳解

一、基本介紹

Dataframe是一種基於pandas庫的二維表結構，通常用於處理和操作數據。在數據分析和機器學習的應用場景中，我們經常需要從dataframe中獲取某一行數據進行後續操作。本文將從多個方面對如何獲取dataframe中的某一行進行詳細講解。

二、直接索引

最基本的方法就是通過直接索引獲取dataframe的某一行數據。這裡我們以如下的dataframe為例：

| Name | Age | Gender |
|------|-----|--------|
|  Tom |  20 |   Male |
|  Jim |  18 |   Male |
| Lily |  22 | Female |

我們可以通過dataframe的loc或iloc屬性，根據所需行的索引值，獲取某一行數據。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jim', 'Lily'], 'Age': [20, 18, 22], 'Gender': ['Male', 'Male', 'Female']})

# 通過loc獲取第二行數據，返回Series對象
row = df.loc[1]

# 通過iloc獲取第三行數據，返回Series對象
row = df.iloc[2]

上述代碼中，loc和iloc分別是按照“標籤索引”和“位置索引”獲取數據的方式。它們的區別在於loc使用的是行的標籤，而iloc使用的是行的位置索引。

三、條件查找

在實際應用中，我們更多的是通過條件查找的方式獲取dataframe的某一行數據。這裡以dataframe中的“年齡”字段為例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jim', 'Lily'], 'Age': [20, 18, 22], 'Gender': ['Male', 'Male', 'Female']})

# 獲取年齡為20的數據行
row = df.loc[df['Age'] == 20]

上述代碼中，我們使用dataframe的loc屬性，根據“年齡”字段的條件查找，獲取dataframe中“年齡”為20的數據行。

四、iloc與loc混合使用

在某些情況下，為了獲取dataframe中某一行數據的具體位置信息，我們需要使用到iloc和loc的混合使用。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jim', 'Lily'], 'Age': [20, 18, 22], 'Gender': ['Male', 'Male', 'Female']})

# 獲取第三個數據行
row = df.iloc[2]

# 獲取年齡大於20的數據行的姓名信息
name = df.loc[df['Age'] > 20].iloc[0]['Name']

在上述代碼中，我們先使用iloc獲取第三個數據行，再結合loc獲取“年齡”大於20的數據行，並獲取該行數據中的“姓名”字段。

五、at、iat的使用

Dataframe還提供了at、iat屬性，用於快速獲取數據框中某行某列的數據值，而不需要返回整個數據行。它們的使用方法與loc和iloc類似，但效率更高。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Jim', 'Lily'], 'Age': [20, 18, 22], 'Gender': ['Male', 'Male', 'Female']})

# 獲取第二行，第二列的數據值
value = df.at[1, 'Age']

# 獲取第三行，第一列的數據值
value = df.iat[2, 0]

在上述代碼中，我們使用at和iat屬性，分別獲取第二行第二列和第三行第一列的數據。

六、總結

本文介紹了在數據分析和機器學習場景中，從多個方面獲取dataframe中某一行數據的方法。其中包括直接索引、條件查找、iloc和loc混合使用以及at和iat的使用。通過這些方法，我們可以更加靈活和高效地處理和操縱數據，為後續的分析和建模工作提供支持。