一文看懂怎么用Python做数据分析

使用冒号可以限定提取数据的范围，冒号前面为开始的标签值，后面为结束的标签值。下面提取了 0 到 5 的数据行。

#按索引提取区域行数值 
df_inner.loc[0:5] 

Reset_index 函数用于恢复索引，这里我们重新将 date 字段的日期设置为数据表的索引，并按日期进行数据提取。

#重设索引 
df_inner.reset_index() 

#设置日期为索引 
df_inner=df_inner.set_index('date') 

使用冒号限定提取数据的范围，冒号前面为空表示从 0 开始。提取所有 2013 年 1 月 4 日以前的数据。

#提取4日之前的所有数据 
df_inner[:'2013-01-04'] 

按位置提取(iloc)

使用 iloc 函数按位置对数据表中的数据进行提取，这里冒号前后的数字不再是索引的标签名称，而是数据所在的位置，从 0 开始。

#使用iloc按位置区域提取数据 
df_inner.iloc[:3,:2] 

iloc 函数除了可以按区域提取数据，还可以按位置逐条提取，前面方括号中的 0,2,5 表示数据所在行的位置，后面方括号中的数表示所在列的位置。

#使用iloc按位置单独提取数据 
df_inner.iloc[[0,2,5],[4,5]] 

按标签和位置提取(ix)

ix 是 loc 和 iloc 的混合，既能按索引标签提取，也能按位置进行数据提取。下面代码中行的位置按索引日期设置，列按位置设置。

#使用ix按索引标签和位置混合提取数据 
df_inner.ix[:'2013-01-03',:4] 

按条件提取(区域和条件值)

除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据。下面使用 loc 和 isin 两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 。

使用 isin 函数对 city 中的值是否为 beijing 进行判断。

#判断city列的值是否为beijing 
df_inner['city'].isin(['beijing']) 
  
date 
2013-01-02 True 
2013-01-05 False 
2013-01-07 True 
2013-01-06 False 
2013-01-03 False 
2013-01-04 False 
Name: city, dtype: bool 

将 isin 函数嵌套到 loc 的数据提取函数中，将判断结果为 Ture 数据提取出来。这里我们把判断条件改为 city 值是否为 beijing 和 shanghai。如果是就把这条数据提取出来。

#先判断city列里是否包含beijing和shanghai，然后将复合条件的数据提取出来。 
df_inner.loc[df_inner['city'].isin(['beijing','shanghai'])] 

（编辑：晋中站长网）

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