實現(xiàn)功能：
Python數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)-提取Dataframe（Excel）某列（字段）蕞全操作，代碼演示了單列提取和多列提取兩種情況，其中單列提取有返回series格式和dataframe兩種情況，在日常數(shù)據(jù)分析中經(jīng)常會出現(xiàn)混淆和使用錯誤，感謝對此都做了對比和說明。讀者可以自行編碼，感受一下其中得區(qū)別。
實現(xiàn)代碼：
import pandas as pddf=pd.read_csv("D:\數(shù)據(jù)雜壇\\UCI Heart Disease Dataset.csv")df=pd.Dataframe(df)# 篩選列# 單列提取返回series格式print('單列提取返回series格式,以下三種方式等價：')print(df['age']) #按字段名提取print(df.loc[:,'age']) #按位置字段名提取print(df.iloc[:,0]) #按位置索引提取# 單列提取返回Dataframe格式print('單列提取返回Dataframe格式,以下三種方式等價：')print(df[['age']])#按字段名提取print(df.loc[:,['age']]) #按位置字段名提取print(df.iloc[:,[0]]) #按位置索引提取# 多列提取返回Dataframe格式print('多列提取返回Dataframe格式,以下三種方式等價：')print(df[['age','sex']])#按字段名提取print(df.loc[:,['age','sex']]) #按位置字段名提取print(df.iloc[:,[0,1]]) #按位置索引提取
實現(xiàn)效果：
本人讀研期間發(fā)表5篇SCI數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)論文，現(xiàn)在某研究院從事數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)科研工作，對數(shù)據(jù)挖掘有一定認(rèn)知和理解，會結(jié)合自身科研實踐經(jīng)歷不定期分享關(guān)于python機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)知識與案例。致力于只做來自互聯(lián)網(wǎng)，以蕞簡單得方式理解和學(xué)習(xí)，感謝對創(chuàng)作者的支持我一起交流成長。感謝對創(chuàng)作者的支持 V訂閱號：數(shù)據(jù)雜壇 可在后臺聯(lián)系我獲取相關(guān)數(shù)據(jù)集和源碼，送有關(guān)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)相關(guān)得電子書籍。
