选列#

1
df['列名']              # 单选一列（返回 Series）
2
df.列名                 # 同上（列名是合法标识符时才能这么写）
3
df[['列1', '列2']]      # 多选（注意里面是**列表**，返回 DataFrame）

选行：iloc 与 loc#

一、回忆填空（写完再展开对答案）#

1. 查看前 n 行用 df.____(n)，查看末尾 n 行用 df.____(n)
2. 查看数值列统计描述用 df.____()；查看列名、非空计数、类型用 df.____()
3. 选一列：df['列名'] 返回 ____；选多列：df[['列1','列2']] 返回 ____
4. 基于行号切片用 df.____（____ 包含结尾）；基于索引标签切片用 df.____（____ 包含结尾）
5. 判断某列的值是否属于一个集合，用 df['列'].____([...])
6. 判断某列的值是否在区间内，用 df['列'].____(a, b)
7. 多条件过滤时，“并且”用符号 ____、“或者”用 ____，且每个条件要用 ____ 括起来

二、裸写题#

数据：data/sales.csv（列：订单号、产品类别、产品名称、销售数量、单价、客户所在城市、支付方式、订单日期）

• 2-1 先看清数据长什么样 读取 data/sales.csv，打印前 5 行、行数与列数、以及数值列的统计描述。

  提示（先自己想，实在想不出再点开）

  一级 · 思路：三段式查看：看长相 → 看规模 → 看数值分布 二级 · 方法：head() / shape / describe() 三级 · 骨架：pd.read_csv('data/sales.csv')

• 2-2 选出需要的列 用两种写法选出”产品名称、单价”两列，并单独取出”产品名称”这一列，观察返回类型有什么不同。

  提示

  一级 · 思路：一列是 Series，多列是 DataFrame 二级 · 方法：df['产品名称'] / df[['产品名称', '单价']] 三级 · 骨架：用 type() 打印类型对比

• 2-3 条件过滤 找出：① 销售数量 ≥ 10 的订单；② 产品类别是”食品”或”图书”的订单；③ 单价在 79~199 之间；④ 销售数量 ≥ 8 并且 单价 ≥ 100 的订单。

  提示

  一级 · 思路：四种过滤各写一行，注意多条件的括号 二级 · 方法：比较运算 / isin([...]) / between(a, b) / (条件1) & (条件2) 三级 · 骨架：df[(df['销售数量'] >= 8) ____ (df['单价'] >= 100)]

• 2-4 行切片 用 iloc 取前 5 行，再用 loc 取第 3 到第 5 行（按行索引标签），对比两者取到的行数。

  提示

  一级 · 思路：iloc 数”第几行”、不含结尾；loc 看”索引值”、含结尾 二级 · 方法：df.iloc[0:5] / df.loc[2:4] 三级 · 骨架：打印 len() 对比

1
import pandas as pd
2

3
df = pd.read_csv('data/sales.csv')
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# 2-1
6
print(df.head(5))
7
print(df.shape)
8
print(df.describe())
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# 2-2
11
print(type(df['产品名称']))            # <class 'pandas.core.series.Series'>
12
print(type(df[['产品名称', '单价']]))   # <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
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# 2-3
15
print(df[df['销售数量'] >= 10])
16
print(df[df['产品类别'].isin(['食品', '图书'])])
17
print(df[df['单价'].between(79, 199)])
18
print(df[(df['销售数量'] >= 8) & (df['单价'] >= 100)])
19

20
# 2-4
21
print(len(df.iloc[0:5]))    # 5 行
22
print(len(df.loc[2:4]))     # 3 行（含索引 2、3、4）