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=...
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 (...
df.loc[1:4,['a','c']] 1. df.loc[[1,3,5],['a','c']] 1. iloc 如果column name太长,输入不方便,或者index是一列时间序列,更不好输入,那就可以选择 .iloc了,该方法接受列名的index,iloc 使得我们可以对column使用slice(切片)的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index,比较好记点。 df...
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...
df.loc[1:4,['a','c']] 1. df.loc[[1,3,5],['a','c']] 1. iloc 如果column name太长,输入不方便,或者index是一列时间序列,更不好输入,那就可以选择 .iloc了,该方法接受列名的index,iloc 使得我们可以对column使用slice(切片)的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index,比较好记点。
dataframe中返回搜索项的loc/index (行和列)ENiterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index...
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 ...
dataframe的创建一般有两种方式,一是通过字典创建,二是分别指定数据、行索引和列索引创建 pandas 的 DataFrame 方法需要传入一个可迭代的对象(列表,元组,字典等), 或者给 DataFrame 指定 index 参数就可以解决这个问题。 1.1.2 列表创建DataFrame import pandas as pd ...
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