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『Pandas』数据读取&DataFrame切片
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numpy.loadtxt()
import numpy as np
dataset_filename = "affinity_dataset.txt"
X = np.loadtxt(dataset_filename)
n_samples, n_features = X.shape
print("This dataset has {0} samples and {1} features".format(n_samples, n_features))
This dataset has 100 samples and 5 features
pandas.read_csv()
import pandas as pd
dataset_filename = "affinity_dataset.txt"
Xp = pd.read_csv(dataset_filename, delimiter=' ', names=list('abcde'))
print(Xp.shape)
(100, 5)
import numpy as np dataset_filename = "affinity_dataset.txt" X = np.loadtxt(dataset_filename) n_samples, n_features = X.shape
print("This dataset has {0} samples and {1} features".format(n_samples, n_features))
This dataset has 100 samples and 5 features
import pandas as pd
dataset_filename = "affinity_dataset.txt"
Xp = pd.read_csv(dataset_filename, delimiter=' ', names=list('abcde'))
print(Xp.shape)
(100, 5)
检测一下输出，
print(X[:5])
print(Xp[:5])
print(type(Xp['a'][0]))
[[ 0. 0. 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 0. 1. 0.]
[ 1. 0. 1. 1. 0.]
[ 0. 0. 1. 1. 1.]
[ 0. 1. 0. 0. 1.]]
a b c d e
0 0 0 1 1 1
1 1 1 0 1 0
2 1 0 1 1 0
3 0 0 1 1 1
4 0 1 0 0 1
<class 'numpy.int64'>
DF.loc索引
当每列已有column name时，用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names和index，且两者都很好输入，可以选择 .loc，
print(Xp.loc[0, 'a'], '\n' ,
Xp.loc[0:3, ['a', 'b']], '\n' ,
Xp.loc[[1, 5], ['b', 'c']])
0
a b
0 0 0
1 1 1
2 1 0
3 0 0
b c
1 1 0
5 1 0
DF.iloc索引
如果我们嫌column name太长了，输入不方便，有或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。
print(Xp.iloc[1,1],'\n',
Xp.iloc[0:3, [0,1]],'\n',
Xp.iloc[[0, 3, 5], 0:2] )
1
a b
0 0 0
1 1 1
2 1 0
a b
0 0 0
3 0 0
5 0 1
DF.ix索引
.ix 的功能就更强大了，它允许我们混合使用下标和名称进行选取。 可以说它涵盖了前面所有的用法。基本上把前面的都换成df.ix 都能成功，但是有一点，就是
df.ix [ [ ..1.. ], [..2..] ], 1框内必须统一，必须同时是下标或者名称，2框也一样。 BTW， 1框是用来指定row，2框是指定column。
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