1、导入pandas模块 import pandas as pd 2、导入演示数据 df=pd.DataFrame({'姓名':["小强","小李","小王","张飞"],"年龄":[24,46,22,42],"籍贯":["北京","上海","广州","四川"]})3、输入提取列的代码 df.iloc[:,0] #提取第1列，把0修改为2就是提取第3列 4、打印结果 print(df.iloc...
但是,如果你想输入df['course1':'course3']来索引连续列,就会报错。而输入数字索引df[1:3]时,结果不再是列索引,而是行索引,如下所示: df[1:3] 输出结果为: 以下两种方法 df.loc[]和df.iloc[]就可以解决这个问题,可以明确行或列索引。还可以同时取多行和多列。 方法二:df.loc[]:用 label (行名或...
df[['英文', '语文']] # '英语'列 和 '语文'列 2列 df.loc[:, ['英文', '语文']] # '英语'列 和 '语文'列 2列 df.iloc[:, [0, 1]] #第1列 和第2列 2列;(无左开右闭原则,指定几列取几列) 2.3 【抽取 多列-连续列】- 列操作 df.loc[:, '英文':] #从 '英文'列 到 最后...
使用布尔索引提取数据你还可以使用布尔索引来提取包含特定值的列。例如,假设你想提取所有值为True的列,可以使用以下代码: selected_data = df[df == True] 这将返回一个新的DataFrame,其中包含所有值为True的列。 使用切片提取数据你还可以使用切片来提取指定范围内的列。例如,要提取第1列到第3列的数据,可以使用...
2、通过行名称,列名称定位数据: df.loc['cobra','shield'] 执行结果: 2 3、通过切片行标签和单个标签列,获取一组数据: df.loc['cobra':'viper','max_speed'] 执行结果: 1.cobra 1 2.viper 4 4、通过条件筛选数据: 1.#先筛选到'shield'这一列大于6所在的数据,并且筛选出对应的这几行 2.df.loc[...
了解了Series和dataframe的基本数据结构和索引的相关概念之后,就可以练习基本的excel操作。pandas读取一个excel文件后会将其转化为DataFrame对象,每一列或行就是一个Series对象,本节课我们看下如何整体的了解一个excel,比如查看一个excel的行数、列数、表头、前几行、后几行。下面用代码依次展示。
从Dataframe获取特定的行或者列数据,生成一个列表 Part 1:目标 已知一个Df,如下图 包括3列["time", "pos", "value1"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 输出 获取["time", "pos", "value1"]任意一列数据,输出为列表 获取第0行数据 Df
如果列的类型是 DateTime 类型,比如本示例的 date 列。pandas 读取 csv 文件时,date 列是 str 类型,所以我们先将 date 列转换成 datetime 类型,然后基于 pandas 的 Timestamp 类型构建筛选条件。 #将 date 列转换成 datetime 类型 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) ...
Pandas中有两种方式可以进行特定行列的选取,一种是在知道每一列的名称(label)的情况下(df.loc),一种是在只知道列的位置(integer-location)的情况下(df.iloc)。 1. 选取特定列 针对已知列标签的情况,选取方式如下,如果采用[[]]返回的是dataframe,而采用df.loc['name']返回的则是series ...
在pandas 中,可以使用以下方式来选取特定的列:1. 使用列名:`DataFrame['列名']` 或 `DataFrame.列名`2. 使用多个列名:`DataFrame[['列名1'...