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
在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05