(1)loc方法是针对DataFrame索引名称的切片方法,如果传入的不是索引名称,那么切片操作将无法执行;利用loc方法,能够实现所有单层索引切片操作。 loc方法使用方法:DataFrame.loc[ 行索引名称或条件 , 列索引名称 ] # 闭区间(含最后一个值) (2)iloc和loc区别:是iloc接收的必须是行索引和列索引的位置。 iloc方法的使用...
Series1的name为“地区1”,Series2的name为“地区2”…Series8的name为“广州”。 接下来,我们使用代码检验一下。 df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1","地区2","地区3"], columns=["北京","天津","上海","沈阳","广州"]) display(df) df.loc["地区1...
先来看一下今天用到的数据框的内容假如我们要选择A列的数据进行操作：df['a']还可以使用数组的切片操作，但是注意了，切片得到的是行数据如果你想使用这个方法得到列，那就会出现错误我们还可以使用行标签来指定输出的行DataFrame的loc方法是帮助选择数据的，比如选择索引位置为0的一行数据（注意我们是用d...
data1 = data1.append(data2, ignore_index=True) 输出为 现在将data1中第4行删除 data1 = data1.drop(labels = 4) 输出为 四、访问Dataframe 1.数据定位 这里只介绍通过loc定位 loc用法 loc[index, column_name] #index为Dataframe的索引,column_name为列名 若您尚不明白索引,请点击此处访问Pandas官方文档...
1.准备一组DataFrame数据 2.loc 标签索引 2.1 loc 获取行 2.1.1 loc 获取一行 2.1.2 loc 获取多行 2.1.3 loc 获取多行(切片) 2.2 loc获取指定数据(行&列) 3. iloc 位置索引 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 3.1.2 iloc 获取多行
1. 2. 3. 4. 结果如下: 注意:不管是单独获取到一行、还是一列,得到的都是一个Series。不管是单独获取到多行、还是多列,得到的都是一个DataFrame。 AI检测代码解析 # 获取一列 x=df["广水"] display(x) display(type(x)) # 获取一行 y=df.loc["地区1"] ...
1、基本属性 2、按条件筛数据 iloc[]和loc[]取数据 取某一个值 取某一区域的值 df[df[列名]>=某个值] 筛某个列只有[值1,值2...]的df isin() 筛掉一部分数据后重新做索引 df.reset_index() 取几个列作为特征集,构成新的df 3、某一列有多少种值 df['column'].nunique() ...
...目录 安装与数据介绍 安装与配置 检查数据 探索性分析 pandas数据结构 series对象 dataframe对象 访问series元素 使用索引 使用.loc与.iloc 访问dataframe元素...因此,我们将暂不使用庞大的NBA数据,从头开始构建一些较小的Pandas对象分析。...在这里,我们使用索引运算符选择标记为的列"revenue",但如果列名...
'数值': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data) # 使用iloc方法获取第一行的第一个“名称” first_name = df.iloc[0]['名称'] print(first_name) 输出结果为:A 使用loc方法:loc是基于行和列的标签进行访问数据的方法。可以通过指定行的标签来获取行的第一个“名称”。例如,要获取标签为0的...
切片在.loc、.iloc、.ix三种方法中都可以应用 由上例可见,当以位置为索引时,切片是不包括终点的,是左闭右开的。即第1列到第3列不是写作0:2而是0:3。 6.选择不连续的某几行或某几列 备注:当以标签名选取不连续的某几行的时候在这个例子中如df.loc['2016-02-02','2016-02-04',:]这样写会出错,,...