如何根据Pandas中的列名获取列所在的index位置? importpandas as pd file_path= r"D:\Users\桌面\写入结果后的底稿文件1.xlsx"df= pd.read_excel(file_path,keep_default_na=False,dtype=str,sheet_name="转分预估账单")print(df.columns)print(len(df.columns))print(df.columns.get_loc("数据时点")) i...
[译]如何根据Pandas中的列名获取列所在的index位置? https://stackoverflow.com/questions/13021654/get-column-index-from-column-name-in-python-pandas 可以使用 .get_loc实现。 In[45]: df =DataFrame({"pear": [1,2,3],"apple": [2,3,4],"orange": [3,4,5]}) In[46]: df.columns Out[46]...
8.按某列数据筛选pandas数据,并使取得的数据保持位置从0开始:不想保留原来的index,使用参数 drop=True,默认 False。 shai_xuan=yuan_shu_ju[yuan_shu_ju["公司"]=='教育投资公司']shai_xuan=shai_xuan.reset_index(drop=True) 9.dataframe中对某列数据求和(不包括首行) ...
iloc:基于位置,用行号、列号进行索引,i 可以看着 int,因此 iloc只能用整数来索引,例如data.iloc[0:2,:] loc :基于标签,用行名、列名进行索引,数据的index经常为整数,因此 loc 的使用范围要远高于iloc,loc可以使用整数切片、名称(index,columns)索引、也可以切片和名称混合使用。例如:data.loc[0:5:,'row1':...
通过列名提取单列数据:使用df['column_name'],其中df是DataFrame对象,column_name是要提取的列名。 通过多个列名提取多列数据:使用df[['column_name1', 'column_name2']],其中column_name1和column_name2是要提取的列名。 通过行索引提取单行数据:使用df.loc[row_index],其中row_index是要提取的行索引。 ...
header 用作列名的行号,默认第一行,无则设置为Noneindex_col 用作行索引的列名或列编号 names header=None时自行设置的列名 skiprows 忽略行数,从头算起 skip_footer 忽略行数,从文件尾算起 nrows 读取的行数 iterator 返回一个TextParser以便逐块读取 ...
Pandas数据帧转置使用列名而不是索引 Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,提供了强大的数据结构和数据分析功能。其中的数据结构之一是数据帧(DataFrame),它类似于关系型数据库中的表格,可以存储和处理二维数据。 数据帧的转置是指将行和列互换,即将数据帧的行变为列,列变为行。在Pandas中,可以使用.T属性来实...
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']...
设置min_periods=3,表示至少 3 个数求一次均值,计算方式为 (index0+index1+index2)/3,而 index3 的计算方式是 (index0+index1+index2+index3)/3,依次类推。 ewm() ewm(全称 Exponentially Weighted Moving)表示指数加权移动。ewn() 函数先会对序列元素做指数加权运算,其次计算加权后的均值。该函数通过指定...
查看所有的列名: frame.columns 查看指定列的值:frame[column_name] 或 frame.column_name 查看前N行的值: frame.head(n) 查看后N行值: frame.tail(n) 查看指定索引行的值: frame.ix[[index_name1[,index_name2]]] 修改指定列的值: frame['column_name'] = 'new_value' ...