从零开始学Python数据分析【7】-- pandas(数据框部分02)

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把条件括起来。

两个变量的观测筛选并筛选部分变量

在Python中通过索引的方式获取数据的部分子集，虽然有loc和iloc可以实现取子集，但我更 推荐loc函数 的应用，因为个人觉得iloc应用的场景比较少，它是基于行或列的位置进行数据筛选的。例如

在 R语言中 ，获取数据集的子集就更容易了，这里 强烈推荐使用subset函数 。按照上面Python的例子用R语言实现一遍：

一个变量的观测筛选

两个变量的观测筛选

两个变量的观测筛选并筛选部分变量

二、变量的删除

有时，在一张表里你可能需要删除与建模或分析无关紧要的变量，如用户id、姓名、邮编号码等。在Python中，你可以借助于 drop函数 非常轻松的删除指定的变量。

需要注意的是，该函数默认的axis=0，表示删除行观测，如果需要删除列，就要 将asix设置为1 。记住，此时虽然删除了两个变量，但iris数据集本身是没有变化的，如果你需要改变iris数据集， 需要设置inplace为True 。

在R语言中，我们仍然使用 subset函数进行变量的筛选 ，通过select参数，将需要删除的变量前面 加上负号(-) 即可，如下：

三、变量重命名

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