4-3利用pandas篩選與索引按需選取數(shù)據(jù)f

數(shù)智化時代會計專業(yè)融合創(chuàng)新系列教材《Python開發(fā)與財務應用》項目四：利用pandas進行數(shù)據(jù)處理與分析任務3：利用pandas篩選與索引，按需選取數(shù)據(jù)任務概覽項目四

利用pandas進行數(shù)據(jù)處理與分析任務三

利用pandas篩選與索引，按需選取數(shù)據(jù)01任務目標：掌握使用pandas進行高效數(shù)據(jù)篩選和精確索引，以快速準確地提取和分析所需數(shù)據(jù)。02選取單列數(shù)據(jù)可以通過直接索引列名，選取所在列的數(shù)據(jù)。0102選取多列數(shù)據(jù)選取多列數(shù)據(jù)時，需要將多個列名用英文格式的逗號“,”隔開，并在內(nèi)部用方括號標識。、#選取單列數(shù)據(jù)single_column=df['A']print(single_column)例一例二#選取多列數(shù)據(jù)的示例multiple_columns=df[['A','B']]print(multiple_columns)直接索引選取連續(xù)行數(shù)據(jù)需要將兩個行索引用英文格式的冒號“:”隔開。直接索引同樣遵循“左閉右開”原則，#選取連續(xù)行數(shù)據(jù)的，例如選取前兩行continuous_rows=df[0:2]print(continuous_rows)例三03選取滿足單個條件的數(shù)據(jù)布爾索引是一種基于條件的索引方式，允許我們根據(jù)數(shù)據(jù)滿足的特定條件來選取數(shù)據(jù)。當條件為單個時，可以直接在DataFrame中使用比較運算符。01選取滿足多個條件的數(shù)據(jù)布爾索引同樣適用于處理多重條件的情況?？梢酝ㄟ^邏輯運算符（如&（和），|（或））組合多個條件。02布爾索引loc索引器選取行、列組合數(shù)據(jù)的loc索引器同樣可以選取特定的行和列的組合，通過行標簽和列名的組合實現(xiàn)。重點：同時使用行索引和列名來選取數(shù)據(jù)。02loc索引器選取一行數(shù)據(jù)loc索引器允許基于行標簽來選取數(shù)據(jù)，當需要選取單行數(shù)據(jù)時，可以直接使用行的索引標簽。01loc索引器loc索引器選取多個連續(xù)的行或列當需要選取多個連續(xù)的行或列時，loc索引器可以更簡潔地實現(xiàn)，避免使用循環(huán)。04loc索引器通過列名選取滿足一定條件的行使用布爾表達式與loc結合選取數(shù)據(jù)，loc可以選取滿足特定條件的行。03loc索引器iloc索引器與loc索引器不同點loc基于標簽索引，而iloc基于整數(shù)索引。loc可以結合布爾索引進行條件篩選，iloc則不能。03iloc索引器的主要特點包括：基于0到n-1的整數(shù)索引進行數(shù)據(jù)選擇。不受軸標簽的影響，只根據(jù)位置選擇數(shù)據(jù)?？梢赃M行切片操作，選取連續(xù)的數(shù)據(jù)段。02iloc索引器介紹iloc是pandas中的一個索引器，用于基于整數(shù)的位置進行數(shù)據(jù)選取，它不依賴于數(shù)據(jù)的軸標簽。01iloc索引器假設有一個DataFramedf，包含列'A','B',和'C'。請寫出使用直接索引選取列'B'中所有數(shù)據(jù)的代碼。01假設df包含員工的年齡信息，且我們需要找出所有年齡大于30歲的員工記錄。請?zhí)峁┫鄳牟紶査饕a。02employee_names=df['姓名']

例一older_employees=df[df['年齡']>30]例二即測即評給定一個DataFramedf，如果需要選取第二行第二列的數(shù)據(jù)，分別使用loc和iloc索引器寫出相應的代碼。03假設DataFramedf有以下列：'Name','Age','Score'。請使用loc索引器選取出姓名為'John'且分數(shù)大于90的學生的所有數(shù)據(jù)。04即測即評loc和iloc索引器我們探索了loc索引器，它允許我們根據(jù)標簽位置進行索引。0302直接索引我們學習了如何使用列名直接訪問DataFrame中的列數(shù)據(jù)，以及如何通過行索引和列索引的組合來訪問特定的數(shù)據(jù)元素。布爾索引我們掌握了使用布爾表達式來篩選出滿足特定條件的行。這種方法在處理條件篩選時非常直觀和強大。01任務總結04loc和iloc索引器ilo