終于弄懂了Pandas中ix()函數(shù)的用法了。首先生成一個數(shù)據(jù)框

import numpy as np

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc'))

df

輸出的數(shù)據(jù)框是這個樣子的

a b c

0 0 2 4

1 6 8 10

2 12 14 16

3 18 20 22

4 24 26 28

5 30 32 34

6 36 38 40

7 42 44 46

8 48 50 52

9 54 56 58

可以看到索引index為0，1，2…9，列標(biāo)簽columns name為a,b,c

df.ix[:,:]

print(df)

#輸出結(jié)果為數(shù)據(jù)的所有行和列

a b c

0 0 2 4

1 6 8 10

2 12 14 16

3 18 20 22

4 24 26 28

5 30 32 34

6 36 38 40

7 42 44 46

8 48 50 52

9 54 56 58

df.ix[1:6,:]

print(df)

#上面這個代碼一直報錯，TypeError: unhashable type: 'slice'，這種錯誤類型

#雖然我不太知道為什么，但是可以做如下更改后就沒有問題了

df=df.values[1:6,:]

print(df)

#輸出結(jié)果如下。數(shù)據(jù)框中的第2-6行，所有列

[[ 6 8 10]

[12 14 16]

[18 20 22]

[24 26 28]

[30 32 34]]

ix既能通過索引查詢，又能通過行列名進(jìn)行查詢

.ix具備.loc，.iloc，.at，.iat，dataframe[]的所有功能，總之就是.loc，.iloc，.at，.iat，dataframe的語法它都能用，所以在平時的使用中，可以優(yōu)先選擇ix.

至于其它的幾個.loc,.iloc,.iat,dataframe[]，如果有需要的話，下次再更新

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的python中ix用法_Python:Pandas中的ix用法详细解释的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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