DataFrame.loc 核心功能 基于标签(label) 的索引方法,用于精确选择或修改数据。 1. 基础语法 pandas.DataFrame.loc语法: DataFrame.loc[row_indexer, column_indexer] row_indexer:行标签索引,可以是标签、列表、切片、布尔数组等。 column_indexer:列标签索引,可以是标签、列表、切片、布尔数组等。 df.loc[row_sele...
print("\n\n使用lambda表达式,获取索引号是偶数的行\n", characters04.loc[lambda x: x.index % 2 == 0]) print("\n\n获取年龄大于18的对应值\n", characters04.loc[lambda x: x['age'] > 18 ]) print("\n\n逗号前写筛选条件,逗号后显示对应值\n", characters04.loc[characters04['age'] >...
使用loc或iloc添加单行数据使用loc可以通过标签定位添加单行数据,而iloc则通过整数位置定位添加单行数据。示例代码: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df.loc[4] = ['a', 'b'] # 使用loc添加单行数据,标签为4 df.iloc[3] = ['c', 'd'] # ...
loc,则可以使用column名和index名进行定位,如: df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’] 实例: importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries, DataFrame np.random.seed(666) df = pd.DataFrame(np.random.rand(25).reshape([5,5]), index=['A','B','D','E','F'], columns...
df.loc[ [True,False,True] , : ] # False 不显示该条数据 df.loc[ df['duration']>=150 ,:] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 2、iloc:基于整数位置,如果整数超出了索引范围,会抛出IndexError 一个整数
2.1.2 使用loc和iloc 2.2 行索引 2.2.1 使用[ : ] 2.2.2 使用.loc()和.iloc() 3. 根据列条件,选取dataframe数据框中的数据 4. 根据列条件,获取行索引号并转成列表 5. 索引操作集锦 总结一下 DataFrame索引问题 1.索引是什么 1.1 认识索引
df.ix[]混合了标签和位置选择。需要注意的是,[index]和[column]的框内需要指定同一类的选择。 df.ix[[0:1],[‘a’,3]] 报错 5.多条件筛选 原表数据: (1)使用“与”条件进行筛选 df1 = df.loc[(df['现价']>6)&(df['开板'] ==0)]print(df1) ...
df=pd.DataFrame(data,index=["day1","day2","day3"]) # 指定索引 print(df.loc["day2"]) 输出结果为: calories380duration40Name:day2,dtype:int64 DataFrame 方法 DataFrame 的常用操作和方法如下表所示: 实例 importpandasaspd # 创建 DataFrame ...
简单的说: iloc,即index locate 用index索引进行定位,所以参数是整型,如:df.iloc[10:20, 3:5] loc,则可以使用column名和index名进行定位,如: df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’] 实例:
In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40...