python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行第几列的值

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df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}])

print df.columns.size#列数 2
print df.iloc[:,0].size#行数 3
print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0
print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11
print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121

以下实验中的train.csv文件使用Digit Recognizer中的训练数据集

import pandas as pd  # 引用pandas库import numpy as np # 引用Numpy库dataset = pd.read_csv("../data/train.csv") #读取csv文件
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dataset.head()  # 查看数据前5行
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# 随机构造一个5行3列的DataFrame数据，列名分别定义为‘ABC’，行索引间隔为2
 df = pd.DataFrame(np.arange(15).reshape(5,3),index=list('abcde'),columns=list('ABC')) #

    A   B   C
a   0   1   2b   3   4   5c   6   7   8d   9  10  11e  12  13  14
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df.irow(0) #取df的第一行, FutureWarning: irow(i) is deprecated. Please use .iloc[i]

A    0B    1C    2Name: a, dtype: int32

df.iloc[0] #取df的第一行

A    0B    1C    2Name: a, dtype: int32

df.iloc[[2]] # 按照index的序值,选择第3行
   A  B  C
c  6  7  8
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df.loc[['b']] # 按照index的具体值,选择索引为'b'的那一行
   A  B  C
b  3  4  5
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df['A'] # 选择表格中的'A'列，使用类字典属性,返回的是Series类型

a     0b     3c     6d     9e    12Name: A, dtype: int32
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df.A # 选择表格中的'A'列，使用点属性,返回的是Series类型a    1.470787b    0.253183c   -0.061858d    0.203922e    0.364775Name: A, dtype: float64
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df[['A']] # 选择表格中的'A'列，返回的是DataFrame类型
    A
a   0b   3c   6d   9e  12
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df[['A','B']] # 选择表格中的'A'、'B'列

    A   B
a   0   1b   3   4c   6   7d   9  10e  12  13
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df[0:2] #返回第1行到第2行的所有行，前闭后开，包括前不包括后

   A  B  Ca  0  1  2b  3  4  5
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df[1:2] #返回第2行，从0计，返回的是单行，通过有前后值的索引形式，
        #如果采用data[1]则报错   A  B  Cb  3  4  5df.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法，返回的是DataFrame，跟df[1:2]同   A  B  Cb  3  4  5
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df['a':'b'] #利用index值进行切片，返回的是**前闭后闭**的DataFrame, 
            #即末端是包含的  

   A  B  Ca  0  1  2b  3  4  5
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df.icol(0) # 取df的第一列 ,FutureWarning: icol(i) is deprecated. Please use .iloc[:,i]a     0b     3c     6d     9e    12Name: A, dtype: int32

df.iloc[:,0] #取df的第一列a     0b     3c     6d     9e    12Name: A, dtype: int32
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df.tail(3) #返回df的后3行数据，默认为后五行，需要后十行则df.tail(10)

    A   B   C
c   6   7   8d   9  10  11e  12  13  14
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df.iloc[-1] #选取DataFrame最后一行，返回的是SeriesA    12B    13C    14Name: e, dtype: int32

df.iloc[-1:] #选取DataFrame最后一行，返回的是DataFrame

    A   B   C
e  12  13  14
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df.loc['a',['B','C']] #返回‘a’行'B'、'C'列，这种用于选取行索引列索引已知

B    1C    2Name: a, dtype: int32
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df.iat[1,1] #选取第二行第二列，用于已知行、列位置的选取。4
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df.ix[:,[0,1,2]] #不知道列名只知道列的位置时

    A   B   Ca   0   1   2b   3   4   5c   6   7   8d   9  10  11e  12  13  14
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选择DataFrame中列名以XXX开头的列：

import pandas as pdimport numpy as np

df = pd.DataFrame({'foo.aa': [1, 2.1, np.nan, 4.7, 5.6, 6.8],                   'foo.fighters': [0, 1, np.nan, 0, 0, 0],                   'foo.bars': [0, 0, 0, 0, 0, 1],                   'bar.baz': [5, 5, 6, 5, 5.6, 6.8],                   'foo.fox': [2, 4, 1, 0, 0, 5],                   'nas.foo': ['NA', 0, 1, 0, 0, 0],                   'foo.manchu': ['NA', 0, 0, 0, 0, 0],})

df[df.columns[pd.Series(df.columns).str.startswith('foo')]]
>   foo.aa  foo.bars  foo.fighters  foo.fox foo.manchu0     1.0         0             0        2         NA1     2.1         0             1        4          02     NaN         0           NaN        1          03     4.7         0             0        0          04     5.6         0             0        0          05     6.8         1             0        5          0
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参考引用：http://blog.csdn.net/xiaodongxiexie/article/details/53108959

在dataframe中根据一定的条件，得到符合要求的某行元素所在的位置。

代码如下所示：

df如下所示，以上通过选取“BoolCol”取值为3且“attr”取值为22的行，得到该行在df中的位置

注意：返回的位置为index列表，根据index的不同而不同，这点易于数组中默认的下标。