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
第一章:数据分析思维考点1:UVCA时代的特点考点2:数据分析背后的逻辑思维方法论考点3:流程化企业的数据分析需求考点4:企业数 ...
2026-02-16在数据分析、业务决策、科学研究等领域,统计模型是连接原始数据与业务价值的核心工具——它通过对数据的规律提炼、变量关联分析 ...
2026-02-14在SQL查询实操中,SELECT * 与 SELECT 字段1, 字段2,...(指定个别字段)是最常用的两种查询方式。很多开发者在日常开发中,为了 ...
2026-02-14对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的核心不是孤立解读单个指标数值,而是构建一套科学、完整、贴合业务 ...
2026-02-14在Power BI实操中,函数是实现数据清洗、建模计算、可视化呈现的核心工具——无论是简单的数据筛选、异常值处理,还是复杂的度量 ...
2026-02-13在互联网运营、产品迭代、用户增长等工作中,“留存率”是衡量产品核心价值、用户粘性的核心指标——而次日留存率,作为留存率体 ...
2026-02-13对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,指标是贯穿工作全流程的核心载体,更是连接原始数据与业务洞察的关键桥梁。CDA ...
2026-02-13在机器学习建模实操中,“特征选择”是提升模型性能、简化模型复杂度、解读数据逻辑的核心步骤——而随机森林(Random Forest) ...
2026-02-12在MySQL数据查询实操中,按日期分组统计是高频需求——比如统计每日用户登录量、每日订单量、每日销售额,需要按日期分组展示, ...
2026-02-12对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,描述性统计是贯穿实操全流程的核心基础,更是从“原始数据”到“初步洞察”的 ...
2026-02-12备考CDA的小伙伴,专属宠粉福利来啦! 不用拼运气抽奖,不用复杂操作,只要转发CDA真题海报到朋友圈集赞,就能免费抱走实用好礼 ...
2026-02-11在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09