从 Pandas 中的一行获取数据答案

【问题标题】：Acquire the data from a row in a Pandas从 Pandas 中的一行获取数据
【发布时间】：2017-01-21 17:35:39
【问题描述】：

教授的指示： 1. 使用 World Atlas 数据中按大洲划分的国家列表，将 countries.csv 文件加载到 pandas DataFrame 中，并将该数据集命名为国家。 2. 使用 Gapminder 上可用的数据，将人均收入（GDP/人均，PPP$ 通胀调整后）作为 pandas DataFrame 加载，并将该数据集命名为收入。 3. 将数据集转换为以年为行，以国家为列。加载时显示此数据集的头部。 4. 以图形方式显示世界各国在任何给定年份（例如 2000 年）的人均收入分布。什么样的情节最好？

在下面的代码中，我完成了其中一些任务，但我很难理解如何从 DataFrame 行获取数据。我希望能够从一行中获取数据然后绘制它。这似乎是一个微不足道的概念，但我已经研究了一段时间，需要帮助。

%matplotlib inline 
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
countries = pd.read_csv('2014_data/countries.csv')
countries.head(n=3)
income = pd.read_excel('indicator gapminder gdp_per_capita_ppp.xlsx')
income = income.T

def graph_per_year(year):
     stryear = str(year)
     dfList = income[stryear].tolist()
graph_per_year(1801)

【问题讨论】：

pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html
你能给我们展示一下countries.head()和income.head()的输出吗？

标签： python pandas matplotlib dataframe data-science

【解决方案1】：

要回答您的第一个问题，最好使用带有年份部门的条形图。您必须将国家放在 y 轴上，将人均收入放在 y 轴上。还有一个下拉菜单，可以选择图表将更改的特定年份。

【讨论】：

【解决方案2】：

Pandas 使用三种类型的索引。

如果您希望使用整数索引，则需要使用 .iloc

df_1
Out[5]: 
          consId  fan-cnt
0  1155696024483     34.0
1  1155699007557     34.0
2  1155694005571     34.0
3  1155691016680     12.0
4  1155697016945     34.0

df_1.iloc[1,:] #go to the row with index 1 and select all the columns
Out[8]: 
consId     1.155699e+12
fan-cnt    3.400000e+01
Name: 1, dtype: float64

要转到特定的单元格，您可以使用以下几行的内容，

df_1.iloc[1][1]
Out[9]: 34.0

您需要通过documentation 进行其他类型的索引，即.ix 和.loc，正如sohier-dane 所建议的那样。

【讨论】：