import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
import numpy as np
data = DataFrame(np.arange().reshape(,),index=['one','two','three'],columns=['a','b','c','d','e'])
#index或者columns預設條件下，可以用實驗看看
print(data)
輸出為:
a b c d e
one
two
three
附轉載如下：（可閱讀學習）
#對列的操作方法有如下幾種
data.icol() #選取第一列
E:\Anaconda2\lib\site-packages\spyder\utils\ipython\start_kernel.py:: FutureWarning: icol(i) is deprecated. Please use .iloc[:,i]
# -*- coding: utf-8 -*-
Out[]:
one
two
three
Name: a, dtype: int32
data['a']
Out[]:
one
two
three
Name: a, dtype: int32
data.a
Out[]:
one
two
three
Name: a, dtype: int32
data[['a']]
Out[]:
a
one
two
three
data.ix[:,[,,]] #不知道列名隻知道列的位置時
Out[]:
a b c
one
two
three
data.ix[,[]] #選擇第2行第1列的值
Out[]:
a
Name: two, dtype: int32
data.ix[[,],[]] #選擇第2,3行第1列的值
Out[]:
a
two
three
data.ix[:,[,]] #選擇第2-4行第1、3列的值
Out[]:
a c
two
three
data.ix[:,:] #選擇第2-3行，3-5（不包括5）列的值
Out[]:
c d
two
data.ix[data.a>,]
Out[]:
three
Name: d, dtype: int32
data.ix[data.b>,:] #選擇'b'列中大于6所在的行中的第4列，有點拗口
Out[]:
d
three
data.ix[data.a>,:] #選擇'a'列中大于5所在的行中的第3-5（不包括5）列
Out[]:
c d
three
data.ix[data.a>,[,,]] #選擇'a'列中大于5所在的行中的第2列并重複3次
Out[]:
c c c
three
#還可以行數或列數跟行名列名混着用
data.ix[:,['a','e']]
Out[]:
a e
two
three
data.ix['one':'two',[,]]
Out[]:
c b
one
two
data.ix[['one','three'],[,]]
Out[]:
c c
one
three
data.ix['one':'three',['a','c']]
Out[]:
a c
one
two
three
data.ix[['one','one'],['a','e','d','d','d']]
Out[]:
a e d d d
one
one
#對行的操作有如下幾種：
data[:] #（不知道列索引時）選擇第2行，不能用data[1]，可以用data.ix[1]
Out[]:
a b c d e
two
data.irow() #選取第二行
Out[]:
a
b
c
d
e
Name: two, dtype: int32
data.ix[] #選擇第2行
Out[]:
a
b
c
d
e
Name: two, dtype: int32
data['one':'two'] #當用已知的行索引時為前閉後閉區間，這點與切片稍有不同。
Out[]:
a b c d e
one
two
data.ix[:] #選擇第2到4行，不包括第4行，即前閉後開區間。
Out[]:
a b c d e
two
three
data.ix[-:] #取DataFrame中最後一行，傳回的是DataFrame類型,**注意**這種取法是有使用條件的，隻有當行索引不是數字索引時才可以使用，否則可以選用`data[-1:]`--傳回DataFrame類型或`data.irow(-1)`--傳回Series類型
Out[]:
a b c d e
three
data[-:] #跟上面一樣，取DataFrame中最後一行，傳回的是DataFrame類型
Out[]:
a b c d e
three
data.ix[-] #取DataFrame中最後一行，傳回的是Series類型，這個一樣，行索引不能是數字時才可以使用
Out[]:
a
b
c
d
e
Name: three, dtype: int32
data.tail() #傳回DataFrame中的最後一行
data.head() #傳回DataFrame中的第一行
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最近處理資料時發現當pd.read_csv()資料時有時候會有讀取到未命名的列，且該列也用不到，一般是索引列被換掉後導緻的，有強迫症的看着難受，這時候dataframe.drop([columns,])是沒法處理的，怎麼辦呢，
最笨的方法是直接給列索引重命名：
data6
Unnamed: high symbol time
date
-- IF1611 ::
-- IF1611 ::
-- IF1611 ::
-- IF1611 ::
-- IF1611 ::
data6.columns = list('abcd')
data6
a b c d
date
-- IF1611 ::
-- IF1611 ::
-- IF1611 ::
-- IF1611 ::
-- IF1611 ::
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- 22
重新命名後就可以用dataframe.drop([columns])來删除了，當然不用我這樣全部給列名替換掉了，可以隻是改變未命名的那個列，然後删除。不過這個用起來總是覺得有點low，有沒有更好的方法呢，有，可以不去删除，直接：
![【Python學習筆記】- Day6[圖]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAP///wAAACwAAAAAAQABAAACAkQBADs=)