Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行,可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行,可以使用isin。...df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] 将多个条件与&: df.loc[(df['column_name'
df.column_name.values⇒ 返回的也是 numpy 下的数组类型; df.dtypes:返回的是各个属性列的类型; df.select_dtypes([np.object]),df.select_dypes([bool]) 简单数据统计 统计某一属性可能的取值:df.column_name.unique() 统计出现的次数:df.column_name.value_counts()column_name 对应的是该 DataFrame 中...
以下是遍历DataFrame列元素的示例代码: forcolumn,valuesindf.iteritems():# 在这里进行列元素的操作print(column,values.tolist()) 1. 2. 3. 在上面的示例代码中,我们使用了iteritems()函数来遍历DataFrame的每一列。在每次迭代中,column变量表示当前列的名称,values变量表示当前列的数据。我们可以通过values.toli...
1.链表推倒式 [columnforcolumnindf] [a,b] 2.通过columns属性 columns属性返回Index,columns.values属性返回 numpy.ndarray,然后可以通过 tolist(), 或者 list(ndarray) 转换为list print(type(df.columns))<class'pandas.core.indexes.base.Index'>print(type(df.columns.values))<class'numpy.ndarray'>print(...
data:输入的数据,可以是 ndarray,series,list,dict,标量以及一个 DataFrame。 index:行标签,如果没有传递 index 值,则默认行标签是 np.arange(n),n 代表 data 的元素个数。 columns:列标签,如果没有传递 columns 值,则默认列标签是 np.arange(n)。 dtype:dtype表示每一列的数据类型。 copy:默认为 False,表...
ffill(*[, axis, inplace, limit, downcast])通过将最后一个有效观察值传播到下一个有效观察值来填充...
pd.DataFrame(data, columns=['year', 'state', 'pop'], index=['one', 'two', 'three', 'four']) ValueError: Shape of passed values is (3, 5), indices imply (3, 4) 2:传入一个由嵌套的字典; 它就会被解释为:外层字典的键作为列,内层键则作为行索引。 代码语言:javascript 代码运行次数:...
values 获取Dict values(返回值为List)。 其它元素操作(isin,notin,cut) isin用于判断Sequence里的元素是否在某个集合元素里,notin反之。 >>> iris.sepallength.isin([4.9, 5.1]).rename('sepallength').head(5) sepallength 0 True 1 True 2 False 3 False 4 False cut提供离散化的操作,可以将Sequence...
Series的主要属性包括index和values两部分,values获取数据,底层存储的是numpy数组;index获取索引。 另外,Series还有两个不太重要的属性,series.name和index.name,分别表示series的名字和索引的名字。同时,series还有一些类似于numpy数组的属性,比如dtype和shape等。
获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示...