原文：
www.kdnuggets.com/2019/06/select-rows-columns-pandas.html
![如何使用 [ ]、.loc、iloc、.at 和 .iat 选择 Pandas 中的行和列](/OpenDocCN/kdnuggets-blog-zh/blob/master/Images/702ba22e874a73b4bd1f47dd5e07b6a6.png)
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你可以在 这里 下载本教程的 Jupyter notebook。
在这篇博客中，我将展示如何使用 [ ]、.loc、.iloc、.at 和 .iat 在 Pandas 中选择数据子集。我将使用托管在 UCI 网站上的葡萄酒质量数据集。该数据记录了北葡萄牙成千上万种红酒和白酒的 11 种化学性质（如糖、柠檬酸、酒精、pH 等）以及葡萄酒的质量，质量以 1 到 10 的等级记录。我们只查看红酒的数据。
首先，我导入了 Pandas 库，并将数据集读取到数据框中。
这里是数据框的前 5 行：
wine_df.head()
我重命名了列，以便在未来操作中更容易调用列名。
wine_df.columns = ['fixed_acidity', 'volatile_acidity', 'citric_acid',
'residual_sugar', 'chlorides', 'free_sulfur_dioxide',
'total_sulfur_dioxide','density','pH','sulphates',
'alcohol', 'quality']要选择第一列 'fixed_acidity'，你可以将列名作为字符串传递给索引操作符。
你也可以使用点操作符执行相同的任务。
要选择多个列，你可以将列名列表传递给索引操作符。
wine_four = wine_df[['fixed_acidity', 'volatile_acidity','citric_acid', 'residual_sugar']]另外，你也可以将所有列分配给一个列表变量，并将该变量传递给索引操作符。
cols = ['fixed_acidity', 'volatile_acidity','citric_acid', 'residual_sugar']
wine_list_four = wine_four[cols]
要使用 select_dtypes 方法选择列，你首先应找出每种数据类型的列数。
在这个例子中，有 11 列是浮点型数据，一列是整数型数据。要仅选择浮点型列，使用 wine_df.select_dtypes(include = ['float'])。select_dtypes 方法的 include 参数接受一个数据类型列表。列表值可以是字符串或 Python 对象。
你还可以使用 filter 方法根据列名或索引标签选择列。
在上述示例中，filter方法返回包含确切字符串'acid'的列。like参数接受一个字符串作为输入，并返回包含该字符串的列。
你可以在filter方法中使用regex参数来进行正则表达式匹配。
在这里，我首先重命名了ph和quality列。然后，我将正则表达式参数传递给filter方法，以查找所有包含数字的列。
我想要改变列的顺序。
wine_df.columns 显示了所有列名。我将列名组织成三个列表变量，并将这些变量连接起来以获得最终的列顺序。
我使用 Set 模块检查new_cols是否包含所有原始列。
然后，我将new_cols变量传递给索引操作符，并将结果 DataFrame 存储在变量"wine_df_2"中。现在，wine_df_2 DataFrame 中的列按我想要的顺序排列。
现在，让我们看看如何使用.iloc 和 loc 从我们的 DataFrame 中选择行。为了更好地说明这一概念，我从“density”列中删除了所有重复行，并将wine_df DataFrame 的索引更改为“density”。
要选择wine_df DataFrame 中的第三行，我将数字 2 传递给.iloc索引器。
为了做同样的事情，我使用.loc索引器。
要选择具有不同索引位置的行，我将一个列表传递给.iloc索引器。
我将一系列密度值传递给.iloc索引器，以重现上述 DataFrame。
你可以使用切片来选择多行。这类似于在 Python 中切片列表。
上述操作选择了第 2、第 3 和第 4 行。
你可以使用loc来执行相同的操作。
在这里，我选择了索引之间的行 0.9970 和 0.9959。
你必须在.iloc和loc索引器中传递行和列的参数，以同时选择行和列。行和列的值可以是标量值、列表、切片对象或布尔值。
选择所有行，以及第 4、第 5 和第 7 列：
要复制上述 DataFrame，将列名作为列表传递给 .loc 索引器：
要选择特定数量的行和列，你可以使用 .iloc 进行如下操作。
要选择特定数量的行和列，你可以使用 .loc 进行如下操作。
要从 DataFrame 中选择单一值，你可以执行以下操作。
你可以使用切片来选择特定的列。
要同时选择行和列，你需要理解方括号中逗号的使用。逗号左侧的参数总是根据行索引选择行，而逗号右侧的参数总是根据列索引选择列。
如果你想选择一组行和所有列，你不需要在逗号后使用冒号。
在上述示例中，我使用 get_loc 方法查找列 'volatile_acidity' 的整数位置，并将其赋值给变量 col_start。然后，我再次使用 get_loc 方法查找比 'volatile_acidity' 列多 2 个整数值的列的位置，并将其赋值给变量 col_end。接着，我使用 iloc 方法选择前 4 行，以及 col_start 和 col_end 列。如果你将索引标签传递给 get_loc 方法，它将返回其整数位置。
你可以使用 .loc 执行类似的操作。以下显示了如何选择第 3 到第 7 行，以及从 "volatile_acidity" 到 "chlorides" 的列。
索引器 .iat 和 .at 比 .iloc 和 .loc 更快，用于从 DataFrame 中选择单个元素。
我将撰写更多关于使用 Pandas 操作数据的教程。敬请关注！
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