冒号（：）在python中的工作原理&；熊猫？

我创建一个数据帧：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'a':range(1,11),'b':['m','f','m','m','m','f','m','f','f','f'],'c':np.random.randn(10)})

这看起来像：

    a  b         c
0   1  m  0.495439
1   2  f  1.444694
2   3  m  0.150637
3   4  m -1.078252
4   5  m  0.618045
5   6  f -0.525368
6   7  m  0.188912
7   8  f  0.159014
8   9  f  0.536495
9  10  f  0.874598

当我想选择一些行时，我运行

data[:2] or data.ix[2]

但当我尝试时：

se = range(2)
data[se]

有一个错误：

KeyError: 'No column(s) named: [0 1]'

我知道DataFrame选择一个列作为默认值。当我运行

data[se]

时发生了什么？

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冒号（：）在python中是如何工作的？

我从未使用过Pandas，但是可以找到python中切片（

[：：]

符号）的一个很好的解释

在DataFrame中，[]的内部切片会对行进行切片。这主要是为了方便起见，因为这是一种常见的操作

In [32]: df[:3]
Out[32]: 
                   A         B         C         D
2000-01-01 -0.282863  0.469112 -1.509059 -1.135632
2000-01-02 -0.173215  1.212112  0.119209 -1.044236
2000-01-03 -2.104569 -0.861849 -0.494929  1.071804

In [33]: df[::-1]
Out[33]: 
                   A         B         C         D
2000-01-08 -1.157892 -0.370647 -1.344312  0.844885
2000-01-07  0.577046  0.404705 -1.715002 -1.039268
2000-01-06  0.113648 -0.673690 -1.478427  0.524988
2000-01-05  0.567020 -0.424972  0.276232 -1.087401
2000-01-04 -0.706771  0.721555 -1.039575  0.271860
2000-01-03 -2.104569 -0.861849 -0.494929  1.071804
2000-01-02 -0.173215  1.212112  0.119209 -1.044236
2000-01-01 -0.282863  0.469112 -1.509059 -1.135632

在您的示例中，您使用

范围（2）

将

[0，1]

作为列表。我认为您需要的是

数据[0:1]

对

数据帧进行切片，并获得与
数据[:1]
相同的第0行和第1行，省略零。例如，如果您需要第3、4和5行，则为
数据[3:5]

此外，查看手册中的一些示例，您可以使用步骤，因此：


数据[：：2]
每第二行提供一次
data[：-1]
按相反顺序返回所有行
组合范围和步长：
数据[0:10:2]
将产生第0、2、4、6、8和10行

希望它能有所帮助，
这种[start:limit:step]语法被称为切片。
您可以使用以下函数轻松创建切片的实例：

类片（停止）

类切片（开始、停止[、步骤]）

返回表示由指定的索引集的切片对象
范围（开始、停止、步骤）。开始和步骤参数默认为
无。切片对象具有只读数据属性“开始”、“停止”和“结束”
只返回参数值（或其默认值）的步骤
没有其他明确的功能；但是
数值Python和其他第三方扩展
使用扩展索引语法时也会生成。例如：
[start:stop:step]或[start:stop，i]。有关详细信息，请参阅itertools.islice（）
返回迭代器的备用版本

在您的情况下，可以编写类似这样的内容来返回前两行

se = slice(None, 2)
data[se]

提供一个列表试图从列中进行选择（您没有名称为0或1的列），同时提供一个类似
：2
的切片来切片行。如果我想选择这些行[2,4,3,5,1]，我运行df[slice（[2,4,3,5,1]），有一个错误。我只是使用了df.ix[2,4,3,5,1]。有其他方法吗？您需要按顺序排列吗？您只能使用
[]
进行单个范围的排列，并且不能更改顺序，只能跳过行或反转（据我所知）。执行
df[1:5]
应该可以给您所需的行，但不能按您想要的顺序排列……但是，当我执行df[1:2]时我只得到行索引1，而不是1和2。我缺少什么？[至少在其他编程语言中，1:2表示行（或列）1和2。
>>> data.ix[range(2)]
   a  b         c
0  1  m -0.323834
1  2  f  0.159787