loc[mask, 'salary'] *= 1.1 # 优先使用 numpy 函数加速 import numpy as np df.loc[np.logical_and(df['age'] > 30, df['city'] == '北京')] 6. 示例代码 import pandas as pd data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [2
# updating values of Mileage if Year < 2015data.loc[(data.Year<2015),['Mileage']]=22display(data) Python Copy 输出: Python iloc()函数 iloc()函数是一个基于索引的选择方法,这意味着我们必须在该方法中传递一个整数索引来选择一个特定的行/列。与loc()不同的是,该方法不包括所传递范围的最后一个...
Loc函数是Location-based indexing的缩写,它通过行标签(index)中的具体值来选择行数据。这意味着你可以使用行标签来定位特定的行,并对这些行进行操作。举个例子,假设有一个DataFrame,你想选取行标签为’A’的行,可以使用如下代码:df.loc[‘A’]这将返回所有行标签为’A’的行。你也可以同时使用多个标签来定位多...
data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'age':[25,32,18,21],'city':['New York','Los Angeles','San Francisco','Seattle']}df=pd.DataFrame(data)print(df.loc[1]) Python Copy Output: 示例3:选择一列数据 importpandasaspd data={'name':['Alice','Bob','Charlie','David']...
在DataFrame中,每行和每列都有一个唯一的标签,loc函数可以通过这些标签来定位具体的数据。对于一个名为df的DataFrame,我们可以使用df.loc[row_label, column_label]来获取指定行和列的数据。以以下DataFrame为例: A B C D 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 ...
1、loc函数 愿意看官方文档的,请戳这里,这里一般最权威。 loc函数是基于“标签”选择数据的,但是也可以接受一个boolean的array,对于每个用法,我们从参数方面来一一举例: 1.1 单个label 接受一个“标签”(label)参数,返回一个Series,例如下面这个例子收一个标签,返回通过这个标签定位的行的值,注意这里是通过标签定位...
需要注意的是: 在iloc使用索引定位的时候,因为是索引,所以,会按照索引的规则取值,如:[1:5] 会取出 1,2,3,4 这4个值。 但是loc按照label标签取值则不是这样的。如:[‘A’:‘C’] A,B,C 都会取出来。
loc函数是基于“标签”选择数据的,但是也可以接受一个boolean的array,对于每个用法,我们从参数方面来一一举例: 1.1 单个label 接受一个“标签”(label)参数,返回一个Series,例如下面这个例子收一个标签,返回通过这个标签定位的行的值,注意这里是通过标签定位,而不是通过中括号中的数字定位第几行,之后我们通过对比iloc...
Python DataFrame 中选取数据及数据赋值方法( iloc 与loc的区别) `valuecounts`函数的作用是统计数据集中某一列的唯一值及其出现的次数。详细来说,`valuecounts`是Pandas库中DataFrame和Series数据类型的一个方法,它主要用于对一列数据进行统计,查看各个不同值出现的频次。这个方法会返回一个序列,索引为唯一的值,对应...