f Marry 20.0 1no g Wansi 41.00 no h Sidy NaN 0 yes i Jason 37.0 1no j Even 32.0 0 no 2行(列)选取:df[] 行(列)选取是在单一维度上进行数据的选取,即以行为单位进行选取或者以列为单位进行选取。Dataframe对象的行有索引(index),默认情况下是[0,1,2,……]的整数序列,也可以自定义添加另外的...
data.iloc[:5,2:5] 1. 以上为iloc函数,iloc[],前面的为取行,然后使用,隔开再取列 如果取单独的一行,用第1行举例,取第1行,从第4列开始,取到最后一列 data.iloc[0,3:] 1. 列同上,如果是取单独的一列或者单独的一行,则类型为series 接下来使用loc函数,loc函数,不同于iloc,loc函数后面的列,必须为列...
1.按列取、按索引/行取、按特定行列取 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['...
df[列标签]选取一列 或者 df[列标签,列标签]的方式选取多列。但是不能用df[列号]或者df[列号]的方式选择。 使用df[列标签]选择的数据是Series类型,使用df[[列标签]]是DataFrame类型,即通过列表选择的是DataFrame df[列标签1:列标签2]的方法不存在 df.列标签的方式可以选取列但是不能用df.列号的方式选取...
print(data[0:3]) # 取前三行数据 ''' v w x y z a 0 1 2 3 4 b 5 6 7 8 9 c 10 11 12 13 14 ''' print(len(data)) #统计表格行数 4 print(data.columns.size) #统计表格列 5 print(data.columns) #列索引名称 # Index(['v', 'w', 'x', 'y', 'z'], dtype='object...
获取一列:df[列名] 如果获取一列,我们直接写入列名即可 # 获取一列 frame["year"] 1. 2. one 2000 two 2001 three 2002 four 2001 five 2002 six 2003 Name: year, dtype: int64 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 获取多列: df[ [多个列名] ] ...
默认只包含一列时,不返回一个序列2.读取行数和列数及行列索引row_num = len(df.index.values)col_num = len(df.columns.values)同理,行列索引我们使用下面方式获得 row_indexs = df.index.values print(row_indexs, type(row_indexs))>>> [ 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 ...
df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=[1,2,3,4,5]) 也可以通过列名称来选择所需的列数据 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=['item_type','order id','order date','state','priority']) 这种做法在列的顺序改变但是列的名称不变的时候非常有用 ...
# 读取第二行,第二列的值 data1 = data.iloc[1, 1] 结果: (4)进行切片操作 #按index和columns进行切片操作 # 读取第2、3行,第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里的区间是左闭右开,data.iloc[1:3, 2:4]中的第4行、第5列取不到...
0.1482023.01.02 19:45:29字数 1,774阅读 4,457 DataFrame 是 Pandas 的重要数据结构之一,也是在使用 Pandas 进行数据分析过程中最常用的结构之一,掌握了 DataFrame 的用法,就基本拥有了数据分析的基本能力。DataFrame 是由多种类型的列构成的二维标签数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,或 Series 对象构成的...