A.df.loc['列名', '索引名']; df.iloc['索引位置', '列位置']; df.ix['索引位置', '列名']B.df.loc['索引名', '列名']; df.iloc['索引位置', '列名']; df.ix['索引位置', '列名']C.df.loc['索引名', '列名']; df.iloc['索引位置', '列名']; df.ix['索引名', '列位置']...
iloc方法也有两个参数,按顺序控制行列选取。...y w 0 1 0.1 11 1 5 50.0 15 2 4 50.0 14 3 3 0.3 13 4 4 50.0 14 5 5 50.0 15 得到预期结果...反转切片的顺序时,即先调用列,然后再调用我们要满足的条件,便得到了预期的结果: df['y'][df['x']>3]=50 x y w 0 1 0.1 11 1 5 50.0...
...import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3)) df.iloc[:2, 1] = np.nan...df.iloc[:2, 2] = np.nan print(round(df, 2)) #保留两位数字 round(df.fillna(0), 2) #缺失值赋值为0,保留两位数字 ---结果--...中的-999替换成0;同样的也可以...
Python笔记:df.loc[]和df.iloc[]的区别 转载自:https://blog.csdn.net/htuhxf/article/details/88221418 标签: Python 好文要顶 关注我 收藏该文 微信分享 别看窗外的世界 粉丝- 1 关注- 3 +加关注 0 0 升级成为会员 « 上一篇: Python报错ValueError: arrays must all be same length » 下...
>>> df.iloc[:df.index.get_loc('c') + 1, :4]x y z 8 a NaN NaN NaN NaN b NaN NaN NaN NaN c NaN NaN NaN NaN # get_loc() is an index method meaning "get the position of the label in this index".# Note that since slicing with iloc is exclusive of its endpoint...
df = df.iloc[0:2, [0, 2]] 1. 2. 不同:loc是根据dataframe的具体标签选取列,而iloc是根据标签所在的位置,从0开始计数。 2、加减乘除等操作的,比如dataframe的一列是数学成绩(shuxue),另一列为语文成绩(yuwen),现在需要求两门课程的总和。可以使用df['shuxue'] + ...
1. 导入模块 import pandas as pd import numpy as np 2. 读取数据和保存数据 2.1 从CSV文件读取数据,编码'gbk' 2.2 读取前6行,当数据量比较大时,可以只读取前n行 2.3 第一列作为行索引,忽略列索引 2.4 读取时忽略第1/3/5行和最后两行 2.5 从限定分隔符(',')的文件或文本读取数据 ...
y = data.iloc[:,cols-1:cols] # 目标值 X.head() 1. 2. 3. 4. 5. 获取的数据类型是DataFrame类型,所以需要进行类型转换。同时还需要初始化theta,即theta所有元素都设置为0 X = np.matrix(X.values) y = np.matrix(y.values) theta = np.matrix(np.array([0,0])) ...
相比于其他访问和修改数据的方法,如df.loc和df.iloc,df.at方法的执行效率更高,因为它直接定位到指定的位置,无需遍历整个数据框。 df.at方法的基本语法如下: df.at[row_label, column_label] 其中,row_label表示行索引,column_label表示列标签。通过指定这两个参数,我们可以精确地定位到想要访问或修改的数据位置...
df.iloc[[0],[3]] df.loc[m:n] 该函数返回索引m到n的数据框 df.loc[5:7] df['columnName']或者df.columnName 该函数选取指定列 df['Open'].head() df.Open.head() -- 0 17924.240234 1 17712.759766 2 17456.019531 3 17190.509766 4 17355.210938 ...