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这篇文章将为大家详细讲解有关如何在pandas中利用DataFrame对象对数据进行抽取，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。
pandas的DataFrame对象，本质上是二维矩阵，跟常规二维矩阵的差别在于前者额外指定了每一行和每一列的名称。这样内部数据抽取既可以用“行列名称（对应.loc[]方法）”，也可以用“矩阵下标（对应.iloc[]方法）”两种方式进行。
下面具体说明：
首先生成一个DataFrame对象：
import pandas as pd score = [[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]] name = ['小明','小红','小李'] course = ['语文','数学','英语','政治'] mydata1 = pd.DataFrame(data=score,columns=name,index=course)#指定行名（index）和列名（columns） print(mydata1) mydata2 = pd.DataFrame(score)#不指定行列名，默认使用0,1,2…… print(mydata2)
#指定行列名 小明 小红 小李 语文 34 67 87 数学 68 98 58 英语 75 73 86 政治 94 59 81 #采用默认行列名 0 1 2 （默认列名） 0 34 67 87 1 68 98 58 2 75 73 86 3 94 59 81
DataFrame对象生成时除了必须指定data参数外，用户还可以指定两个参数columns（列名）和index（行名，注意这里的index不仅可以是数字，也可以是用户指定的任何数据类型，如字母），如果不指定，则行列名默认都采用0、1、2……。
下图说明了前面的情况：
DataFrame对象的.loc[]和.iloc[]方法都可用于抽取数据，区别是：
.loc[]：是location，以columns（列名）和index（行名）作为参数。
.iloc[]：是index location，以二维矩阵的位置指标（即0,1,2……）作为参数。
.loc[行标签名/[行标签名list]，列标签名/[列标签名list]]，即有两个输入参数，第一个指定行名，第二个指定列名。当只有一个参数时，默认是行名（即抽取整行），所有列都选中。
.loc[行位置/[行位置list]，列位置/[列位置list]]，也有两个输入参数，第一个指定行位置，第二个指定列位置。当只有一个参数时，默认是行位置（即抽取整行），所有列都选中。
#以下用.loc[]抽取1行名为‘语文'的数据（包括所有列） mydata1.loc['语文'] mydata1.loc['语文',] mydata1.loc['语文',:] mydata1.loc[['语文'],] mydata1.loc[['语文'],:] #以下用.iloc[]抽取1行名为‘语文'的数据（包括所有列） mydata1.iloc[0] mydata1.iloc[0,] mydata1.iloc[0,:] mydata1.iloc[[0],] mydata1.iloc[[0],:] #输出方式1（第1个参数无[]，这是一个Series对象）： 小明 34 小红 67 小李 87 Name: 语文, dtype: int64 #输出方式2（第1个参数有[]，这是一个DataFrame对象）： 小明 小红 小李 语文 34 67 87 Name: 语文, dtype: int64
上述.loc[]和.iloc[]都只接收了1个参数“语文”或者“0”，因此默认都表示行信息，而列则全部被选中，即抽取'语文'这整一行数据。','表示将两个参数隔开（如果有两个参数的话），':'这里表示选择中所有列。当只有一个输入参数时，python默认','和':'既可写上也可省略。注意：参数['语文']或[0]中只有一个对象时（即只有一行），[]也可以省略，如果有多个对象（即多行）则必须加上[]。此外还需注意，加上[]表示抽取的结果无论是一个数据，一行数据，还是一列数据，他都是DataFrame对象；不加[]时，如果选中的是一行或者一列数据，则是Series对象，如果是一个单独的数据，则是该数据本身的类型。
#指定多行行名抽取 mydata1.loc[['英语','语文','政治'],:] 小明 小红 小李 英语 75 73 86 语文 34 67 87 政治 94 59 81 mydata1.iloc[[1,0],:] 小明 小红 小李 数学 68 98 58 语文 34 67 87
例2和例1的差别是，第一个参数指定了多行一起输出，此时必须用[]将各行名或者下标括起来，否则出错。后面的','和':'同例1，可省略。注意：原始数据的行顺序是：语文、数学、英语、政治，这里的提取顺序是['英语','语文','政治']，而输出也是'英语','语文','政治'，可见输出顺序和参数指定顺序是一致的，而非按原始顺序输出。
mydata1.loc['语文':'英语',:] #连续抽取从语文到英语的所有行 小明 小红 小李 语文 34 67 87 数学 68 98 58 英语 75 73 86 mydata1.loc[:'英语',:] #连续抽取从第1行到英语的所有行 小明 小红 小李 语文 34 67 87 数学 68 98 58 英语 75 73 86 mydata1.iloc[0:3,:] #连续抽取1~3行 小明 小红 小李 语文 34 67 87 数学 68 98 58 英语 75 73 86 mydata1.iloc[1:,:] #连续抽取第2行最后一行 小明 小红 小李 数学 68 98 58 英语 75 73 86 政治 94 59 81
例3依然是接受1个参数，列参数没有，后面的','和':'同例1，可省略。连续参数用‘start:end'的方式指定行范围。注意：这里不能用[]将其括起来，否则出错。此外用行列名连续取值时，比如['语文':'政治']会把'政治'所在行也取出来，而利用矩阵下标时，0:3只取0,1,2对应的三行，最后一行不会取出；但是如果行列标签名本身就是整数0,1,2……，而不是文字或者其他类型，那么在使用连续行列标签名取数据时，最后一行或者列是不会被取出的。
mydata1.loc[:,['小红']] #所有行，小红列，只有一列时，内部[]也可以省略 小红 语文 67 数学 98 英语 73 政治 59 mydata1.loc[:,['小明','小红']] #所有行，小明和小红两列 小明 小红 语文 34 67 数学 68 98 英语 75 73 政治 94 59 mydata1.iloc[:,[1,2]] #所有行，第2和第3列 小红 小李 语文 67 87 数学 98 58 英语 73 86 政治 59 81 mydata1.loc[:,'小明':] #连续抽取从小明列开始到最后一列 小明 小红 小李 语文 34 67 87 数学 68 98 58 英语 75 73 86 政治 94 59 81 mydata1.iloc[:,:3] #连续抽取从1列开始到第3列 小明 小红 小李 语文 34 67 87 数学 68 98 58 英语 75 73 86 政治 94 59 81
抽取整列的方式跟抽取整行在参数设置上完全一样。.loc[]和.iloc[]两个方法默认列为第二个参数，因此抽取整列时，都必须带上':,'作为区分前面行参数的‘分隔符'，否则出错。