In [1]: import pandas as pd 本教程使用的数据： 泰坦尼克号数据 本教程使用泰坦尼克号数据集，存储为 CSV。数据由以下数据列组成： PassengerId：每位乘客的 ID。 Survived：表示乘客是否幸存。0对于是和1否。 Pclass：3 个票价类别之一： Class 1、 Class2和 Class 3。 姓名：乘客姓名。 性别：乘客的性别。 年龄：乘客的年龄（岁）。 SibSp：船上兄弟姐妹或配偶的数量。 Parch：船上父母或儿童的数量。 票号：旅客的票号。 票价：表示票价。 客舱：乘客的客舱编号。 登船：登船港口。 至原始数据 In [2]: titanic = pd.read_csv("data/titanic.csv") In [3]: titanic.head() Out[3]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 如何选择 a 的子集DataFrame？# 如何从 a 中选择特定列DataFrame？# 我对泰坦尼克号乘客的年龄感兴趣。 In [4]: ages = titanic["Age"] In [5]: ages.head() Out[5]: 0 22.0 1 38.0 2 26.0 3 35.0 4 35.0 Name: Age, dtype: float64 要选择单个列，请使用方括号[]和感兴趣列的列名称。 a 中的每一列DataFrame都是一个Series.当选择单个列时，返回的对象是 pandas Series。我们可以通过检查输出的类型来验证这一点： In [6]: type(titanic["Age"]) Out[6]: pandas.core.series.Series 看看shape输出： In [7]: titanic["Age"].shape Out[7]: (891,) DataFrame.shape是 pandas 的一个属性（记住读写教程，不要使用括号作为属性）Series，DataFrame包含行数和列数：(nrows, ncolumns)。 pandas Series 是一维的，仅返回行数。 我对泰坦尼克号乘客的年龄和性别感兴趣。 In [8]: age_sex = titanic[["Age", "Sex"]] In [9]: age_sex.head() Out[9]: Age Sex 0 22.0 male 1 38.0 female 2 26.0 female 3 35.0 female 4 35.0 male 要选择多个列，请在选择括号内使用列名称列表[]。 笔记 内部方括号定义 带有列名称的Python 列表，而外部方括号用于从 pandas 中选择数据 DataFrame，如上例所示。 返回的数据类型是 pandas DataFrame： In [10]: type(titanic[["Age", "Sex"]]) Out[10]: pandas.core.frame.DataFrame In [11]: titanic[["Age", "Sex"]].shape Out[11]: (891, 2) 选择返回DataFrame891 行 2 列。请记住，a DataFrame是具有行维度和列维度的二维。 转至用户指南有关索引的基本信息，请参阅用户指南中有关索引和选择数据的部分。 如何从 a 中过滤特定行DataFrame？# 我对 35 岁以上的乘客感兴趣。 In [12]: above_35 = titanic[titanic["Age"] > 35] In [13]: above_35.head() Out[13]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 6 7 0 1 ... 51.8625 E46 S 11 12 1 1 ... 26.5500 C103 S 13 14 0 3 ... 31.2750 NaN S 15 16 1 2 ... 16.0000 NaN S [5 rows x 12 columns] 要根据条件表达式选择行，请在选择括号内使用条件[]。 选择括号内的条件检查列 的值大于 35 的行：titanic["Age"] > 35Age In [14]: titanic["Age"] > 35 Out[14]: 0 False 1 True 2 False 3 False 4 False ... 886 False 887 False 888 False 889 False 890 False Name: Age, Length: 891, dtype: bool 条件表达式的输出（>，但也==, !=, <, <=,... 可以工作）实际上是一个Series布尔值（True或False）的 pandas ，其行数与原始 的行数相同DataFrame。这样Series的布尔值可用于DataFrame通过将其放在选择括号之间来过滤[]。仅True 选择值为 的行。 我们之前就知道，原来的泰坦尼克号DataFrame由 891 排组成。让我们通过检查shape结果的属性 来看看满足条件的行数DataFrame above_35： In [15]: above_35.shape Out[15]: (217, 12) 我对泰坦尼克号客舱 2 级和 3 级的乘客感兴趣。 In [16]: class_23 = titanic[titanic["Pclass"].isin([2, 3])] In [17]: class_23.head() Out[17]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S 5 6 0 3 ... 8.4583 NaN Q 7 8 0 3 ... 21.0750 NaN S [5 rows x 12 columns] 与条件表达式类似，条件函数为提供的列表中的每一行isin()返回一个值。True要根据此类函数过滤行，请在选择括号内使用条件函数[]。在本例中，选择括号内的条件检查列为 2 或 3 的行。titanic["Pclass"].isin([2, 3])Pclass 以上相当于按类为 2 或 3 的行进行过滤，并使用|（或）运算符将这两个语句组合起来： In [18]: class_23 = titanic[(titanic["Pclass"] == 2) | (titanic["Pclass"] == 3)] In [19]: class_23.head() Out[19]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S 5 6 0 3 ... 8.4583 NaN Q 7 8 0 3 ... 21.0750 NaN S [5 rows x 12 columns] 笔记 当组合多个条件语句时，每个条件都必须用括号括起来()。而且，不能使用 or/，and而需要使用or运算符|和and 运算符&。 转至用户指南请参阅用户指南中有关布尔索引或isin 函数的专门部分。 我想处理已知年龄的乘客数据。 In [20]: age_no_na = titanic[titanic["Age"].notna()] In [21]: age_no_na.head() Out[21]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 条件函数为每一行notna()返回一个True值不是值的值Null。因此，这可以与选择括号结合[]来过滤数据表。 您可能想知道到底发生了什么变化，因为前 5 行仍然是相同的值。验证的一种方法是检查形状是否已更改： In [22]: age_no_na.shape Out[22]: (714, 12) 转至用户指南有关缺失值的更多专用函数，请参阅用户指南中有关处理缺失数据的部分。 如何从 中选择特定的行和列DataFrame？# 我对 35 岁以上乘客的姓名感兴趣。 In [23]: adult_names = titanic.loc[titanic["Age"] > 35, "Name"] In [24]: adult_names.head() Out[24]: 1 Cumings, Mrs. John Bradley (Florence Briggs Th... 6 McCarthy, Mr. Timothy J 11 Bonnell, Miss. Elizabeth 13 Andersson, Mr. Anders Johan 15 Hewlett, Mrs. (Mary D Kingcome) Name: Name, dtype: object 在这种情况下，行和列的子集是一次性生成的，仅使用选择括号[]是不够的。选择括号前面需要loc/运算符 。使用/时，逗号之前的部分是您想要选择的行，逗号之后的部分是您想要选择的列。iloc[]lociloc 使用列名称、行标签或条件表达式时，请loc在选择括号前面使用运算符[]。对于逗号之前和之后的部分，您可以使用单个标签、标签列表、标签切片、条件表达式或冒号。使用冒号指定您要选择所有行或列。 我对第 10 行到第 25 行和第 3 到第 5 列感兴趣。 In [25]: titanic.iloc[9:25, 2:5] Out[25]: Pclass Name Sex 9 2 Nasser, Mrs. Nicholas (Adele Achem) female 10 3 Sandstrom, Miss. Marguerite Rut female 11 1 Bonnell, Miss. Elizabeth female 12 3 Saundercock, Mr. William Henry male 13 3 Andersson, Mr. Anders Johan male .. ... ... ... 20 2 Fynney, Mr. Joseph J male 21 2 Beesley, Mr. Lawrence male 22 3 McGowan, Miss. Anna "Annie" female 23 1 Sloper, Mr. William Thompson male 24 3 Palsson, Miss. Torborg Danira female [16 rows x 3 columns] 同样，行和列的子集是一次性生成的，仅使用选择括号[]已经不够了。当根据表中的位置对某些行和/或列特别感兴趣时，请iloc在选择括号前面使用运算符[]。 loc当使用或选择特定行和/或列时iloc，可以将新值分配给所选数据。例如，要将名称分配anonymous给第四列的前 3 个元素： In [26]: titanic.iloc[0:3, 3] = "anonymous" In [27]: titanic.head() Out[27]: PassengerId Survived Pclass ... Fare Cabin Embarked 0 1 0 3 ... 7.2500 NaN S 1 2 1 1 ... 71.2833 C85 C 2 3 1 3 ... 7.9250 NaN S 3 4 1 1 ... 53.1000 C123 S 4 5 0 3 ... 8.0500 NaN S [5 rows x 12 columns] 转至用户指南请参阅有关不同索引选择的用户指南部分，以更深入地了解loc和的用法iloc。 记住 选择数据子集时，[]使用方括号。 在这些括号内，您可以使用单个列/行标签、列/行标签列表、标签切片、条件表达式或冒号。 loc使用行和列名称时选择特定的行和/或列。 iloc使用表中的位置时，选择特定的行和/或列。 loc您可以根据/为选择分配新值iloc。 转至用户指南关于索引和选择数据的用户指南页面提供了索引的完整概述。