dataframe的索引遍历_pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？-程序员宅基地

今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。

上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。今天这一篇我们将会深入其中索引相关的应用方法，了解一下DataFrame的索引机制和使用方法。

数据准备

上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict，所以我们想要查询表中的某一列，也就是查询某一个Series，我们只需要像是dict一样传入key值就可以查找了。但是，如果我们想要查找某一行应该怎么办？难道手动去遍历每一列么？这显然是不现实的。

所以DataFrame当中也为我们封装了现成的行索引的方法，行索引的方法一共有两个，分别是loc，iloc。这两种方法都可以查询某一行，只是查询的参数不同，本质上没有高下之分，大家可以自由选择。

首先，我们还是用上次的方法来创建一个DataFrame用来测试：

data = {'name': ['Bob', 'Alice', 'Cindy', 'Justin', 'Jack'], 'score': [199, 299, 322, 212, 311], 'gender': ['M', 'F', 'F', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_33883104/article/details/113015121

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