Python是進行數據分析的一種出色語言，主要是因為以數據為中心的Python軟件包具有奇妙的生態系統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析數據更加容易。

Pandas DataFrame.ix[ ]是基于Label和Integer的切片技術。除了基于純標簽和基于整數的方法外，Pandas還提供了一種混合方法，用于選擇和設置對象的子集。ix[]操作員。ix[]是最通用的索引器，將支持

用法： DataFrame.ix[ ]

參數：

索引位置：行在整數或整數列表中的索引位置。

索引標簽：行的索引標簽的字符串或字符串列表

返回： DataFrame 或系列取決于參數

代碼1：

# importing pandas package

import pandas as geek

# making data frame from csv file

data = geek.read_csv("https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/nba.csv")

# Integer slicing

print("Slicing only rows(till index 4):")

x1 = data.ix[:4, ]

print(x1, "\n")

print("Slicing rows and columns(rows=4, col 1-4, excluding 4):")

x2 = data.ix[:4, 1:4]

print(x2)

輸出：

代碼2：

# importing pandas package

import pandas as geek

# making data frame from csv file

data = geek.read_csv("nba.csv")

# Index slicing on Height column

print("After index slicing:")

x1 = data.ix[10:20, 'Height']

print(x1, "\n")

# Index slicing on Salary column

x2 = data.ix[10:20, 'Salary']

print(x2)

輸出：

代碼3：

# importing pandas and numpy

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),

columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

print("Original DataFrame:\n" , df)

# Integer slicing

print("\n Slicing only rows:")

print("--------------------------")

x1 = df.ix[:4, ]

print(x1)

print("\n Slicing rows and columns:")

print("----------------------------")

x2 = df.ix[:4, 1:3]

print(x2)

輸出：

代碼4：

# importing pandas and numpy

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4),

columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])

print("Original DataFrame:\n" , df)

# Integer slicing (printing all the rows of column 'A')

print("\n After index slicing (On 'A'):")

print("--------------------------")

x = df.ix[:, 'A']

print(x)

輸出：

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python中ix用法_Python Pandas DataFrame.ix[ ]用法及代码示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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