首先我们来介绍loc,loc方法可以根据传入的行索引查找对应的行数据。注意,这里说的是行索引,而不是行号,它们之间是有区分的。行索引其实对应于Series当中的Index,也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index,而把列索引称为columns。 我们在之前的文章当中了解过,对于Series来说,它的Index可以不必是整数...
In [7]: obj.index Out[7]: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 自定义索引:Series可以通过自定义索引改变series的索引值,默认会自动创建一个0到N-1的整数型索引。 In [8]: obj2 = Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c']) In [9]: obj2 Out[9]...
Ø 除此之外ix方法还有一个缺点,就是在面对数据量巨大的任务的时候,其效率会低于loc和iloc方法,所以在日常的数据分析工作中建议使用loc和iloc方法来执行切片操作。 代码1: importpandas as pdprint("---创建一维Series数据---")#创建方式1:#s1=pd.Series([90,86,70],index=['leo','kate','john'])#pr...
Ø 除此之外ix方法还有一个缺点,就是在面对数据量巨大的任务的时候,其效率会低于loc和iloc方法,所以在日常的数据分析工作中建议使用loc和iloc方法来执行切片操作。 代码1: importpandas as pdprint("---创建一维Series数据---")#创建方式1:#s1=pd.Series([90,86,70],index=['leo','kate','john'])#pr...
创建Series的基本语法如下：import pandas as pddata = [10, 20, 30, 40, 50]index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']series = pd.Series(data, index)print(series)程序输出：a 10b 20c 30d 40e 50dtype: int64在上面的例子中，我们创建了一个包含整数数据和字符索引的Series。
df.loc[df['A'] > 3].index如果你想要获取这些元素的原始位置索引(即它们在原始DataFrame中的位置),可以使用np.where函数:import numpy as np np.where(df['A'] > 3)这将返回一个元组,其中包含满足条件的元素的行索引和列索引。如果你只想获取行索引,可以使用以下代码:...
创建一个具有多级索引的DataFrameindex=pd.MultiIndex.from_tuples([('pandasdataframe.com','A'),('pandasdataframe.com','B')])data={'Column1':[1,2],'Column2':[3,4]}df=pd.DataFrame(data,index=index)# 筛选第一级索引为'pandasdataframe.com'且Column1大于1的数据result=df.loc[('pandas...
df = pd.DataFrame(data=Student_dict, index=['a','b','c','d']) df 输出: df[] df[]只能在单一维度(行或列)上进行数据的选取。(不能同时筛选行、列数据) df[]不用记,完全可以用df.iloc[]和df.loc[]替代。 df[]行操作 整数索引切片,选取前三行: ...
获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示...
一、loc函数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’]...