DataFrame行和列的差别

情景为:有一个DataFrame, 有自己的行索引和列索引。则df.index 与 df.columns在数据类型或数据结构上有什么差别?

type(t0.index): pandas.core.indexes.numeric.Int64Index
type(t0.columns):pandas.core.indexes.base.Index
t0.index.values: array(````,dtype=int64)
t0.columns.values:array(```,dtype=object)

利用索引批量读取,DataFrame按行列索引进行筛选,DataFrame切片。
s = []
for I in t.index:
s.append(str(i))
df.loc(df.index,s)才可以拿出来,而不能df.loc(df.index,df.index)
所以如此看来,当需要用index来拿列中的数据时,需要对拿出来的数据做类型转换,然后再批量读写。
总结:DataFrame切片就两个核心操作,loc 与 iloc, 剩下的问题都需要通过数据处理或者转化来解决。

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