一個直接的方法來選擇列的位置

Question

我想澄清如何管理熊貓方法來調用數據框中的列和行。下面舉例說明我的問題

dic = {'a': [1, 5, 2, 7], 'b': [6, 8, 4, 2], 'c': [5, 3, 2, 7]} 
df = pd.DataFrame(dic, index = ['e', 'f', 'g', 'h']) 

比

df = 
    a b c 
e 1 6 5 
f 5 8 3 
g 2 4 2 
h 7 2 7 

現在，如果我要選擇列「A」我只需要鍵入

df['a'] 

而如果我要選擇行'e'我必須使用「.loc」方法

df.loc['e'] 

如果我不知道該行的名稱，只是它（在這種情況下，0）的位置比我可以使用「ILOC」方法

df.iloc[0] 

什麼樣子缺少它調用方法列按位置而不是按名稱，這是「等同於'行'的'iloc'方法的列」。我能找到這樣做的唯一方法是

df[df.keys()[0]] 

是有什麼樣

df.ilocColumn[0] 

？

Answer 1

您可以添加:因爲第一個參數是在功能上iloc選擇的指標，列第二位的位置：

而且:意味着所有的指標在DataFrame：

print (df.iloc[:,0]) 
e 1 
f 5 
g 2 
h 7 
Name: a, dtype: int64 

如果需要選擇第一個索引和第一列值：

print (df.iloc[0,0]) 
1 

帶的解決方案如果工作需要很好的位置選擇按名稱和列索引：

print (df.ix['e',0]) 
1