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实例如下所示：
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# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import *
from numpy import *
data = dataframe(np.arange(16).reshape(4,4),index = list("abcd"),columns=list('wxyz'))
print data
print data[0:2] #取前两行数据
print'+++++++++++++'
print len(data ) #求出一共多少行
print data.columns.size #求出一共多少列
print'+++++++++++++'
print data.columns #列索引名称
print data.index #行索引名称
print'+++++++++++++'
print data.ix[1] #取第2行数据
print data.iloc[1] #取第2行数据
print'+++++++++++++'
print data['x'] #取列索引为x的一列数据
print data.loc['a'] #取第行索引为”a“的一行数据，
print'+++++++++++++'
print data.loc[:,['x','z'] ] #表示选取所有的行以及columns为a,b的列；
print data.loc[['a','b'],['x','z']] #表示选取'a'和'b'这两行以及columns为x,z的列的并集；
print'+++++++++++++'
print data.iloc[1:3,1:3] #数据切片操作，切连续的数据块
print data.iloc[[0,2],[1,2]] #即可以自由选取行位置，和列位置对应的数据，切零散的数据块
print'+++++++++++++'
print data[data>2] #表示选取数据集中大于0的数据
print data[data.x>5] #表示选取数据集中x这一列大于5的所有的行
print'+++++++++++++'
a1=data.copy()
print a1[a1['y'].isin(['6','10'])] #表显示满足条件：列y中的值包含'6','8'的所有行。
print data.mean() #默认对每一列的数据求平均值；若加上参数a.mean(1)则对每一行求平均值；
print data['x'].value_counts() #统计某一列x中各个值出现的次数：
print data.describe() #对每一列数据进行统计，包括计数，均值，std，各个分位数等。
data.to_excel(r'e:\pypractice\yun\doc\2.xls',sheet_name='sheet1') #数据输出至excel
以上这篇python dataframe常见操作方法:实现取行、列、切片、统计特征值就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持移动技术网。
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