loc[:, 'name':'age'] 1.3 行列组合选择 # 选择行标签为 'a',列名为 'age' 的单元格 df.loc['a', 'age'] # 选择行标签为 ['a', 'b'],列名为 ['name', 'age'] 的数据块 df.loc[['a', 'b'], ['name', 'age']] 2. 高级用法 2.1 布尔索引(条件筛选) # 选择年龄大于 30 的行 df
使用 `loc`,你可以通过行标签和列标签来访问特定的数据。 以下是 `loc` 的基本用法: 1. **选择单行**: ```python df.loc[row_label] ``` 2. **选择多行**: ```python df.loc[row_label1, row_label2, ...] ``` 3. **选择单行单列**: ```python df.loc[row_label, column_label] ...
布尔索引是loc的进阶用法。当需要筛选符合特定条件的数据时,如找出某商品销量超过1000的记录,可用df.loc[df[’销量’]>1000]。更复杂的条件组合,例如既要销量过千又要利润率达标的商品,可写成df.loc[(df[’销量’]>1000)&(df[’利润率’]>0.3)]。这种方法的优势在于条件表达式与数据列直接关联,代码可读性强...
data={'website':['pandasdataframe.com','example.com','test.com'],'visits':[1000,1500,800]}df=pd.DataFrame(data)result=df.loc[df['visits']>1000,'website']print(result) Python Copy Output: 设置值 loc方法不仅可以用来选择数据,还可以用来设置数据。 示例代码 9:设置单个值 importpandasaspd d...
1. loc loc是基于标签的数据选择方法,它意味着我们要传入的是列名和行名。 示例代码1 importpandasaspd data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom'],'Age':[20,21,19,18],'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom2@pandasdataframe.com']}df...
②iloc和loc DataFrame中的最常用的方法'.loc','.iloc'继承自IndexingMixin: .iloc() 括号中的参数可选:整数;整数列表;整数切片; 官方释义:Purely integer-location based indexing for selection by position.“基于整数的位置索引” print(df.iloc[0]) # 行索引为0,即第0行的值:1,2 ...
loc，则可以使⽤column名和index名进⾏定位，如：df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’]实例：import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame np.random.seed(666)df = pd.DataFrame(np.random.rand(25).reshape([5, 5]), index=['A', 'B', 'D'...
`loc`方法的基本用法是`df.loc[row_indexer, column_indexer]`,其中`row_indexer`和`column_indexer`可以是单个标签、标签的列表或标签的切片。下面是一些具体的用法示例: 1.定位某一行或某几行: -定位第一行数据:`df.loc[0]` -定位第一行和第二行数据:`df.loc[0:1]` -定位标签为'A'的行数据:`df...
下面将详细介绍 loc 和 iloc 的用法，并提供各种示例说明：使用 loc 进行标签索引loc 使用标签进行索引，可以通过行标签或列标签来选择数据。单行或单列选择通过指定行标签或列标签，可以选择单行或单列数据。import pandas as pd# 创建一个示例 DataFramedata = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], ...