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Pandas提供了.loc[]和.iloc[]方法进行数据切片。数据切片通常指的是检查数据集。这两种方法属于索引选择方法,用于为数据集的每一行设置标识符。索引可以采用特定标签,这些标签可以是整数或用户指定的任何其他值。.loc[]方法用于通过标签或数据框中存在的布尔数组检索行和列的组合。它仅接受索引标签,如果存在于调用数据框中,它将返回行、列或数据框。它是基于标签的方法,但可以与布尔数组一起使用。

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DataFrame.iloc[] 用于在 DataFrame 的索引标签不是 0、1、2、....、n 的数字系列或用户不知道索引标签的情况下使用。我们可以使用一个在 DataFrame 中不可见的虚拟索引位置来提取行。它是基于整数的位置(从轴的 0 到长度-1),但也可以与布尔数组一起使用。

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Pandas 的 replace() 是一个非常丰富的函数,用于从 DataFrame 中替换 字符串,正则表达式,字典,列表 和 系列。DataFrame 的值可以动态地替换为其他值。它能够与 Python 正则表达式一起使用。这与使用 .loc 或 .iloc 进行更新不同,后者需要您指定要用某个值进行更新的位置。

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在数据分析和建模的大部分时间中,都花费在数据准备和处理上,即加载、清理和重新排列数据等。此外,由于Python库,Pandas为我们提供了高性能、灵活和高级的数据处理环境。对于 Pandas,有各种功能可用于有效地处理数据。层次化索引为了增强数据处理的能力,我们必须使用一些索引,这有助于根据标签对数据进行排序。因此,层次化索引出现在这里,并被定义为 Pandas 的一个基本特性,可以帮助我们使用多个索引级别。

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在 Pandas 中,DataFrame 有许多有用的数据操作,如下:行和列的选择我们可以通过传递行和列的名称来选择 DataFrame 的任何行和列。当你从 DataFrame 中选择时,它变成一维并被视为 Series。数据过滤我们可以通过在 DataFrame 中提供一些布尔表达式来过滤数据。

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