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]...
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。每个...
df.loc[df['A'] > 3]这段代码会返回一个新的DataFrame,其中只包含满足条件(即列A中的值大于3)的行。如果你只想获取这些行的索引,可以使用.index属性: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...
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...
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: ...
left_index:使用左则DataFrame中的行索引做为连接键。 right_index:使用右则DataFrame中的行索引做为连接键。 how:指的是合并(连接)的方式有inner(内连接),left(左外连接),right(右外连接),outer(全外连接);默认为inner。 sort:根据DataFrame合并的keys按字典顺序排序,默认是True,如果置false可以提高表现。
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’]...
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...
(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...