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Python Pandas DataFrame.ix[] 函数根据参数的值对行或列进行切片。

pandas.DataFrame.ix[] 语法

DataFrame.ix[index = None,
             label = None]

参数

返回

它返回修改后的 DataFrame。

示例代码：DataFrame.ix[] 分割行索引的方法

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[:2, ]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

输出：

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82

它已切片了行索引 3 和 4。

示例代码：DataFrame.ix[] 切片列索引的方法

在 Pandas 中，为了对 DataFrame 的列进行切片片，我们将使用索引调用 ix[] 函数对列标签进行切片。

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[ : , :1]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

输出：

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

   Attendance
0          60
1         100
2          80
3          78
4          95

现在只返回 DataFrame 的第一列。

示例代码： DataFrame.ix[] 分割列标签的方法

我们也可以通过列标签作为参数来保留该列，并对其他列进行切片。

import pandas as pd

dataframe=pd.DataFrame({'Attendance': {0: 60, 1: 100, 2: 80,3: 78,4: 95},
                        'Name': {0: 'Olivia', 1: 'John', 2: 'Laura',3: 'Ben',4: 'Kevin'},
                        'Obtained Marks': {0: 90, 1: 75, 2: 82, 3: 64, 4: 45}})

print("The Original Data frame is: \n")
print(dataframe)

dataframe1 = dataframe.ix[ : ,"Name"]
print("The Modified Data frame is: \n")
print(dataframe1)

输出：

The Original Data frame is: 

   Attendance    Name  Obtained Marks
0          60  Olivia              90
1         100    John              75
2          80   Laura              82
3          78     Ben              64
4          95   Kevin              45
The Modified Data frame is: 

0    Olivia
1      John
2     Laura
3       Ben
4     Kevin
Name: Name, dtype: object

函数在保留 Name 列的同时，对其他列进行了切片。但你应该注意到，函数保留了 Name 列的值，并对其标签进行了切片。