以下是在pandas中实现数据切片的常用脚本。原理不赘述，具体示例如下：
1. 构造数据集
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"序号":range(1,11),
"品类":["水果","水果","水果","水果","水果","蔬菜","蔬菜","蔬菜","蔬菜","蔬菜"],
"商品":["苹果","西瓜","荔枝","龙眼","菠萝","白菜","土豆","豆芽","番茄","豌豆"],
"销量":range(10,101,10),
"销额":range(100,1001,100)
})
df
2.选取某一列
df["商品"]
3.选取某一列
df[["商品"]]
4.选取某一列
df.商品
5.选取若干列
df[["品类","商品"]]
6.判断是否包含某关键词
df["商品"].str.contains("豆")
7.根据关键词筛选
df[df["商品"].str.contains("豆")]
8.并集筛选
(df["商品"].str.contains("豆")) & (df["销量"] >= 100)
9.交集筛选
df[(df["销量"] > 90) | (df["销量"] < 60)]
10.序列筛选
df.iloc[1]
11.记录筛选
df.iloc[[2]]
12.筛选前N条记录
df.iloc[:5]
13.第N+1行至行末
df.iloc[5:]
14.起始行,终止行,步长
df.iloc[1:10:2]
15.倒数第N行至行末
df[-5:]
16.不属于
df[df["品类"] != "蔬菜"]
17.不包含
df[~df["品类"].str.contains("水果")]
18.不包含多关键词
df[~df["商品"].str.contains("白菜|土豆|西瓜|龙眼")]
19.布尔列表切片
df.iloc[[True,False,True,False,True,False,True,False,True,False]]
20.包含关键词的行
df.iloc[df["商品"].str.contains("豆").to_list()]
21.选中第3列(序列)
df.iloc[:,2]
22.选中第3列(DataFrame)
df.iloc[:,[2]]
23.表头含某关键字的列
df.iloc[:,df.columns.str.contains("销")]
24.第i行,第J列元素
df.iloc[1,3]
25.行列交叉元素组成的信息
df.iloc[[1,3],[2,4]]
26.含某关键词的行&含某关键词的表头
df.iloc[df["商品"].str.contains("豆").to_list(),df.columns.str.contains("品")]
27.获取索引值为i的行信息
df.loc[1]
28.筛选出多个索引值对应的记录
df.loc[[1,3,5,7,9]]
29.筛选出含某关键字的行
df.loc[df["商品"].str.contains("豆").to_list()]
30.选中某两列
df.loc[:,["品类","商品"]]
31.根据字段选择对应的列
df.loc[:,"商品":]
32.表头含某关键字的列
df.loc[:,df.columns.str.contains("品")]
33.含某关键词的行&含某关键词的表头
df.loc[df.商品.str.contains("豆"),df.columns.str.contains("品")]
34.根据索引位置与列名切片
df.loc[df.index[5:],["商品","销量"]]
35.根据索引名与列位置切片
df.loc[[1,2],df.columns[[2,3,4]]]
36.筛选某几列
df.filter(items = ["品类","商品","销量"])
37.根据索引筛选行
df.filter(items = [1,3,5],axis = 0)
38.表头包含某关键字的列
df.filter(like = "品")
39.表头以某字结尾的列
df.filter(regex = "品$")
40.表头以某字开头的列
df.filter(regex = "^销")
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