选择列
根据列名来选择某列的数据
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
# 选择A列数据
print("A列数据：")
print(data["A"])
输出结果：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
A列数据：
2017-01-08 0
2017-01-09 4
2017-01-10 8
2017-01-11 12
2017-01-12 16
2017-01-13 20
Freq: D, Name: A, dtype: int32
也可以用点符号来进行：
print(data.A)
上面的功能跟data["A"]一样。
选择某几行数据
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("选择0至3行的数据：")
print(data[0:3])
输出为：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择0至3行的数据：
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
也可以根据索引号范围来选择某几行的数据。
比如，如下的例子中我们就选择出2017-01-10到2017-01-12的数据：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("按照索引选择数据：")
print(data["2017-01-10":"2017-01-12"])
输出为：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
按照索引选择数据：
A B C D
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
使用loc进行选择
使用loc选择某几行的数据：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("按照索引选择数据：")
print(data.loc["2017-01-10":"2017-01-12"])
输出：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
按照索引选择数据：
A B C D
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
也可以按照列进行选择数据，比如，我们想要选择其中B和C列的数据：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("选择某两列的数据：")
print(data.loc[:, ["B", "C"]])
输出为：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择某两列的数据：
B C
2017-01-08 1 2
2017-01-09 5 6
2017-01-10 9 10
2017-01-11 13 14
2017-01-12 17 18
2017-01-13 21 22
如果只想选择某几行中某几列的数据，可以对上面的例子进行一下稍微的修改就能实现：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("选择某几行某几列的数据：")
print(data.loc["2017-01-09":"2017-01-12", ["B", "C"]])
输出为：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择某几行某几列的数据：
B C
2017-01-09 5 6
2017-01-10 9 10
2017-01-11 13 14
2017-01-12 17 18
根据位置索引选择数据
位置索引的方法为iloc，例如，选择第3行第2列的数据：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("选择第3行第2列的数据：")
print(data.iloc[3, 1])
输出：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择第3行第2位的数据：
13
当然，我们也可以在iloc中使用切片，比如，我想选择出从第3行之后的第2列数据：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("选择第3行之后第2列的数据：")
print(data.iloc[3:, 1])
输出为：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择第3行之后第2列的数据：
2017-01-11 13
2017-01-12 17
2017-01-13 21
Freq: D, Name: B, dtype: int32
我们也可以单独地选择某几行的数据，例如：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("选择第1,3,5行第1到第3列的数据：")
print(data.iloc[[1, 3, 5], 1:3])
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择第3行之后第2列的数据：
B C
2017-01-09 5 6
2017-01-11 13 14
2017-01-13 21 22
标签和位置混合筛选
比如行用数字来筛选，而列用标签来进行筛选，例如：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("选择第1,3,5行第1到第3列的数据：")
print(data.ix[[1, 3, 5], ["A", "C"]])
输出为：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择第1,3,5行第1到第3列的数据：
A C
2017-01-09 4 6
2017-01-11 12 14
2017-01-13 20 22
根据某列中的数值进行筛选
类似于SQL中where column < xxx这种类型的选择。
例如，选择出A列小于8的数据：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("根据某列中的数值进行筛选：")
print(data[data.A < 8])
输出为：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
选择根据某列中的数值进行筛选：
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
如果想要进行联合索引，比如where A<8 and B < 5，则：
import pandas as pd
import numpy as np
dates = pd.date_range("2017-01-08", periods=6)
data = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6, 4), index=dates, columns=["A", "B", "C", "D"])
print("data:")
print(data)
print("根据某列中的数值进行筛选：")
data = data[data.A < 8]
print(data[data.B < 5])
输出为：
data:
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3
2017-01-09 4 5 6 7
2017-01-10 8 9 10 11
2017-01-11 12 13 14 15
2017-01-12 16 17 18 19
2017-01-13 20 21 22 23
根据某列中的数值进行筛选：
A B C D
2017-01-08 0 1 2 3