importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]},index=['a','b','c'])# 检查列是否存在if'C'indf.columns:print(df.loc['a','C'])else:print("Column 'C' does not exist.") Python Copy Output: 示例3:使用get_loc方法 importpandasaspd# 创建DataFramedf=...
get_loc方法接受一个索引,返回该索引所在的行号。我们可以依次传入每个索引,然后使用print语句输出行号。 AI检测代码解析 importpandasaspd# 创建一个简单的数据框data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,30,35,40]}df=pd.DataFrame(data)# 获取每个索引的行号forindexindf.index:row_n...
loc[[1,3], ['A', 'D']] 2.3.2 选取符合特定条件的行列 选取符合条件的行列,可以直接通过df[requird]进行,也可以通过iloc或loc进行。其中,df.iloc[index_num, columns_num],iloc根据整数索引选取数据,而df.loc[index, columns],既可以根据整数索引选取,也可以根据列名或条件选取。此外,根据条件选取的结果...
py in get_loc(self, key, method, tolerance) 2441 try: -> 2442 return self._engine.get_loc(key) 2443 except KeyError: pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas/_libs/index.c:5280)() pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (...
DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)[source] 二维、大小可变、潜在异构的表格数据结构。 数据结构还包含带有标签的轴(行和列)。算术运算在行和列标签上对齐。可以将其视为Series对象的类似字典的容器。是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象...
问在for循环中调用dataframe中的条目时，KeyError在get_loc中EN在 Node 中如何调用 Python 的方法？通常...
getitem()里调用了: ._get_value(-1)方法, 该方法调用了: .index.get_loc(-1)方法. 问题就出在这里了: .index._range.index(-1) '-1' 这个索引键根本就不在s1的索引里. 因为我们的s1的索引是: range(1) 所以程序才会抛出异常: KeyError: -1 ...
返回含有最大值的index的Series 返回含有最小值的index的Series df.quantile(axis=0) 计算样本的分位数 df.sum(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.mean(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.median(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.mad(axis=0, skipna=True, level=NaN) df.var(axis=0,...
loc属性 # 以标签解释 iloc属性 # 以下标(索引)解释 sr1.iloc[1]#以下标取值,(索引值为1的)#执行结果4sr1.loc[4]#以标签取值(index值为1)#执行结果4 5.Series数据对齐 sr1 = pd.Series([12,23,34], index=['c','a','d']) sr2= pd.Series([11,20,10], index=['d','c','a',]) ...
使用扩展库pandas中DataFrame对象的loc方法访问数据时,可以使用DataFrame的index标签,也可以使用整数序号来指定要访问的行和列。A.正确B.错误