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Pandas中数据的排序与切片
本文作者：孙晓玲
文字编辑：孙晓玲
在《DataFrame数组常用方法》中，我们介绍了查看数据和数据的描述性统计的相关操作。在文中，将继续使用生成的以日期索引dates为行索引、以[a,b,c,d,e] 为列索引的DataFrame数组进行演示，并沿用上篇文章生成的数据。
一、数据排序
df.sort_index(axis=1, ascending=False)df.sort_values(by='b')二、切片方式
df['a']df.adf[0:3]用df.loc[index,columns]索引，index为行索引范围，columns为列索引范围。这里演示通过标签在多个轴上索引数据，选择行索引从“2019-11-02到2019-11-05”列索引从“b到d”的切片。
df.loc['2019-11-02':'2019-11-05','b':'d']3.按位置切片
用df.iloc[index,columns]索引，index为行索引范围，columns为列索引范围。与df.loc[index,columns]用法相似，这里演示通过标签在多个轴上索引数据，选择所有行，第1到2列。
df.iloc[:, 1:3]4.布尔切片
有时候我们需要得到满足某个条件的数据，就可以用到布尔索引，它可以实现筛选数据的目的。
df[df.a > 0]这里用布尔切片得到列a>0的数据。
关于Pandas数组的基本操作方法在这两篇文章中已经如数奉上啦，宅在家里也要继续学习~
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