iloc, loc, at, iat的应用 在pandas的应用中,有多种切片的方法,针对标签和位置,有不同的应用。 直接取行或列, 借助loc, iloc, at, iat,其中loc,iloc既可以取多值,也可以取单一数值,而at,iat只能取单一数值。loc, at按 标签名 读取数据, iloc,iat按 位置 读取数据。 1、构造数据 dataframe 2、单纯取...
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函数时还会细说。 test_dict_df.loc[1]#return the row with name 'Bob'test_dict_df.loc[7]#return the row with ...
1、 loc和iloc函数都是用来选择某行的,iloc与loc的不同是:iloc是按照行索引所在的位置来选取数据,参数只能是整数。而loc是按照索引名称来选取数据,参数类型依索引类型而定; 2、 at和iat函数是只能选择某个位置的值,iat是按照行索引和列索引的位置来选取数据的。而at是按照行索引和列索引来选取数据; 3、 loc和...
1.dataframe数据筛选:loc,iloc,ix,at,iat loc:需要用行列的标签进行索引。 iloc:需要用行列索引进行索引。 ix:功能更强大一些,结合了以上两种方法,既可以用标签,又可以用索引。 at:根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素,选择列时仅支持列名。 iat:与at的功能相同,只使用索引参数。 2.pandas 排序sort...
df[]、df.iloc[]、df.loc[]、df.ix[]、df.iat[]、df.at[]用法总结 总结:只要记住df.iloc[]和df.loc[]即可,其他几个都可以被替代。 让我们来看看df[]、df.iloc[]、df.loc[]、df.ix[]、df.iat[]、df.at[]的具体用法吧。 如果觉得方法太多,有点混乱的同学可以直接跳到df.iloc[]、df.loc[]...
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的查询⽅法（loc,iloc,at,iat,ix的⽤法和区别）在操作DataFrame时，肯定会经常⽤到loc，iloc，at等函数，各个函数看起来差不多，但是还是有很多区别的，我们⼀起来看下吧。⾸先，还是列出⼀个我们⽤的DataFrame，注意index⼀列，如下：接下来，介绍下各个函数的⽤法：1、loc函数 愿意看官...
(b)可以使用 .loc、.iloc 或 at 和 iat 方法来访问值。 (2)修改值 可以通过索引和赋值操作来修改 DataFrame 中的值。比如: # 创建 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':['a','b','c']},index=['row1','row2','row3'])# 访问特定行和列的值# 访问 'row1' 行 'A' 列的...
iloc[]方法用于通过行索引和列索引获取数据,也可以返回一个Series或DataFrame。 代码语言:txt 复制 # 使用 .loc[] 方法获取单个值 value_loc = df.loc['row2', 'B'] print(value_loc) # 输出: 5 # 使用 .loc[] 方法获取一行数据 row_loc = df.loc['row2'] print(row_loc) # 输出: A 2 # ...
5、DataFrame的元素定位,ix弃用了,只能用loc,iloc,at,iat。loc是切片,at是定位到元素,差不多可以通用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 codes.loc[cd,'name']#代码为cd的行,对应的name列 codes.at[cd,'name']#如果目标为单个元素,at和loc差不多 ...