在上述示例中,我们首先创建了一个包含三列的DataFrame。然后,我们选择了列名为'A'的列,并使用iloc方法提取了从第1行到第3行(包括第3行)的数据。最后,我们使用tolist方法将提取的数据转换为列表,并将结果打印出来。 Pandas dataframe的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能,可以高效地处理大规模的数据集...
2.2.2 使用.loc()和.iloc() 3. 根据列条件,选取dataframe数据框中的数据 4. 根据列条件,获取行索引号并转成列表 5. 索引操作集锦 总结一下 DataFrame索引问题 1.索引是什么 1.1 认识索引 先创建一个简单的DataFrame。 myList = [['a', 10, 1.1], ['b', 20, 2.2], ['c', 30, 3.3], ['d',...
1. 在上面的代码中,df.iloc[0]选择了DataFrame中的第一行,并将其转化为一个Series对象。然后,我们使用tolist()函数将Series对象转化为列表。 完整代码示例 下面是将DataFrame一行转化为列表的完整代码示例: importpandasaspd# 创建示例DataFramedata={'姓名':['张三','李四','王五'],'年龄':[25,30,35]}df=...
print("---更换单个值---") # loc和iloc 可以更换单行、单列、多行、多列的值 df1.loc[0,'age']=25 # 思路:先用loc找到要更改的值,再用赋值(=)的方法实现更换值 df1.iloc[0,2]=25 # iloc:用索引位置来查找 # at 、iat只能更换单个值 df1.at[0,'age']=25 # iat 用来取某个单值,参数只...
示例代码 4: 使用iloc定位后转列表 importpandasaspd# 创建一个示例 DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'City':['New York','Los Angeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data)# 使用 iloc 获取第一列数据后转为列表name_list=df.iloc[:,0].tolist()print(name_...
printdf.iloc[1,:]#第1行,所有列printdf.iloc[:,[0,2]]#第0行,第0列和第2列printdf['one'].iloc[2]#列名索引+行号 loc索引或切片(loc中可以取str): printdata.loc[0:1, ['one', 'three']] # 筛选出dataframe中有某一个或某几个字符串的列: ...
iloc[:, 0]) #第1列 3、读取dataframe表中的元素 import pandas as pd import numpy as np arr = np.array([['赵一', 23, '男'], ['钱二', 27, '女'], ['孙三', 26, '女'], ['李四', 12, '男']]) df1 = pd.DataFrame(arr, columns=['姓名', '年龄', '性别'], index=['a...
python 将DataFrame转换为list dat_lst=dat.iloc[:,1:].values.tolist()
有时可能会遇到AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'tolist'的错误。
iloc:works on the positions in the index (so it only takes integers). 也就是说loc是根据index来索引,比如下边的df定义了一个index,那么loc就根据这个index来索引对应的行;iloc并不是根据index来索引,而是根据行号来索引,行号从0开始,逐次加1。 dataframe数据遍历 iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行...