京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | CDA数据分析师
在数据选择之前是要把所有的菜品都洗好并放在不同的容器里。现在要进行切配了,需要把这些菜品挑选出来,比如做一盘凉拌黄瓜,需要先把黄瓜找出来;要做一盘可乐鸡翅,需要先把鸡翅找出来。
数据分析也是同样的道理,你要分析什么,首先要把对应的数据筛选出来。
常规的数据选择主要有列选择、行选择、行列同时选择三种方式。
1、选择某一列/某几列
(1)Excel实现
在Excel中选择某一列直接用鼠标选中这一列即可;如果要同时选择多列,且待选择的列不是相邻的,这个时候就可以先选中其中一列,然后按住Ctrl键不放,再选择其他列。举个例子,同时选择客户姓名和成交时间这两列,如下图所示:
(2)Python实现
在Python中我们想要获取某列只需要在表df后面的方括号中指明要选择的列名即可。如果是一列,则只需要传入一个列名;如果是同时选择多列,则传入多个列名即可,多个列名用一个list存起来。

在Python中我们把这种通过传入列名选择数据的方法称为普通索引。
除了传入具体的列名,我们还可以传入具体列的位置,即第几列,对数据进行选取,通过传入位置来获取数据时需要用到iloc方法。
在上面的代码中,iloc后的方括号中逗号之前的部分表示要获取行的位置,只输入一个冒号,不输入任何数值表示获取所有的行;逗号之后的方括号表示要获取的列的位置,猎德位置同样是也是从0开始计数。
我们把这种通过传入具体位置来选择数据的方式称为位置索引。
2、选择连续的某几列
(1)Excel实现
在Excel中,要选择连续的几列时,直接用鼠标选中这几列即可操作。当然了,你也可以先选择一列,然后按住Ctrl键再去选择其他列,由于要选取的列时连续的,因此没有必要这么麻烦。
(2)Python实现
在Python中可以通过前面介绍的普通索引个位置索引获取某一列或多列的数据。当你要获取的是连续的某几列,用普通索引和位置索引也是可以做到的,但是因为你要获取的列是连续的,所以只要传入这些连续列的位置区间即可,同样需要用到iloc方法。
在上面的代码中,iloc后的方括号中逗号之前的表示选择的行,当只传入一个冒号时,表示选择所有行;逗号后面表示要选择列的位置区间,0:3表示选择第1列到第4列之间的值(包含第1列单不包含第4列),我们把这种通过传入一个位置区间来获取数据的方式称为切片索引。
1、选择某一行/某几行
(1)Excel实现
在Excel中选择行与选择列的方式是一样的,先选择一行,按住Ctrl键再选择其他行。
(2)Python实现
在Python中,获取行的方式主要有两种,一种是普通索引,即传入具体行索引的名称,需要用到loc方法;另一种是位置索引,即传入具体的行数,需要用到iloc方法。
为了看的更清楚,我们对行索引进行自定义。
2、选择连续的某几行
(1)Excel实现
在Excel中选择连续的某几行与选择连续的某几列的方法一致,不在赘述。
(2)Python实现
在Python中,选择连续的某几行时,你同样可以把要选择的每一个行索引名字或者行索引的位置输进去。很显然这是没有必要的,只要把连续行的位置用一个区间表示,然后传给iloc即可。
3、选择满足条件的行
前面说到获取某一列时,获取的是这一列的所有行,我们还可只筛选出这一列中满足条件的值。
比如年龄这一列,需要把非异常值(大于200的属于异常值),即小于200岁的年龄筛选出来,该怎么实现呢?
(1)Excel实现
在Excel中我们直接使用筛选功能,将满足条件的值筛选出来,筛选方法如下图所示:
筛选年龄小于200的数据前后的对比如下图所示:。
(2)Python实现
在Python中,我们直接在表名后面指明哪列要满足什么条件,就可以把满足条件的数据筛选出来。
我们把上面这种通过传入一个判断条件来选择数据的方式称为布尔索引。
传入的条件也可以是多个,如下为选择的年龄小于200且唯一识别码小于102的数据。
上面的数据选择都是针对单一的行或者列进行选择,实际业务中我们也会用到行、列同时选择,所谓的行、列同时选择就是选择出行和列的相交部分。
例如,我们要选择第二、三行和第二、三列相交部分的数据,下图中的阴影部分就是最终的选择结果。
行列同时选择在Excel中主要是通过鼠标拖拽实现的,与前面的单一行/列选择方法一致,此处不再赘述,接下来主要讲讲在Python中是如何实现的。
1、普通索引+普通索引选择指定的行和列
位置索引+位置索引是通过同时传入行、列索引的位置来获取数据,需要用到iloc方法。
loc方法中的第一对方括号表示行索引的选择,传入行索引的名称;loc方法中的第二对方括号表示列索引的选择,传入列索引的名称。
2、位置索引+位置索引选择指定行和列
位置索引+位置索引是通过同事传入行、列索引的位置来获取数据,需要用到iloc方法。
在iloc方法中的第一对方括号表示行索引的选择,传入要选择行索引的位置;第二对方括号表示列索引的选择,传入要选择列索引的位置。行和列索引的位置都是从0开始计数的。
3、布尔索引+普通索引选择指定的行和列
布尔索引+普通索引是先对表进行布尔索引选择行,然后通过普通索引选择列。
上面的代码表示选择年龄小于200的订单编号和年龄,先通过布尔索引选择出年龄小于200的所有行,然后通过普通索引选择订单编号和年龄这两列。
4、切片索引+切片索引选择指定的行和列
切片索引+切片索引是通过同时传入行、列索引的位置区间进行数据选择。
5、切片索引+普通索引选择指定的行和列
前面我们说过,如果是普通索引,就直接传入行或者列名,用loc方法即可;如果是切片索引,也就是传入行或者列的位置区间,要用iloc方法。如果是切片索引+普通索引,也就是行(列)用切片索引,列(行)用普通索引,这种交叉索引要用ix方法。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27