筛选行#相当于SQL中的where按行的顺序#前3行,df_data.head(3) 后3行,df_data.tail(3) 指定index, 选择行df.iloc[:3] 和head(3)的效果是一样的 选择列 df.iloc[:,:3] 选择前3列 单元格定位 df.iloc[0,1] 选择第1行第2列的单元格数值 选择区域,df.iloc[[:3],[:3]] 前3行,前3列 ...
df.columns=columns_name#获取dataframe表中的指定多列df1=pd.DataFrame(df,columns=['mysql_id','hotelname','customername','reviews','review_split']) col_name=df1.columns.tolist()#在reviews列后面插入列名为keywords的列col_name.insert(col_name.index('reviews')+1,'keywords')df2=df1.reindex(col...
首先我们使用df这个DataFrame,还记得吧,这个对象使用数字作为index,索引,我们来使用loc获取index标签从0到4的行: df.loc[0:4] 我们最终得到了5行内容,而index为从0到4. 然后,我们来使用iloc获取index从位置0到位置4的行: df.iloc[0:4] 这里大家发现了区别,我们仅仅得到了4行,index为从0到3,为什么呢,iloc...
df1 = df.set_index("日期")选取效果 # 下面两个切片选取的行是一样的 df1[1:4] #按位置序号...
2、排序的另一个方法是sort_index()，按照索引来排序 数据的简单运算 1、通过简单的加减乘除，生成一列新的数据。可以把df当做成一个字典，关于字段如何增加key和value的方式就不用多讲了吧。就是直接dict[key]=value，就添加了一个新的元素。从结果可以看出，相对于原始数据，新的数据中多了一列，计算的结果...
# Using iloc for index-based selection df.iloc[:, 3:8] []括号操作符:它允许选择一个或多个列。df[['column_label']]或df[['column1', 'column2']]] # Selecting a single column df[['Customer Country']] # Selecting multiple columns ...
left_index与right_index是当我们用索引(这两个表的名字在索引中)连接时指定的参数,设置为 True 表示用该表的索引作为连接的条件(或者说桥梁)。假设姓名是单独的一列值,且需要根据姓名进行匹配,那就需要用“left_on = '姓名',right_on = '姓名'”,我们可以分别指定左表的匹配列和右表的匹配列。
在筛选后的 DataFrame 中添加一列连续的 index，可以选择直接添加一列新的 Series，并用 Python 的 ...
因为loc是直接将标签和筛选值连在一起可以直接筛选,而iloc是基于位置的筛选不能直接识别筛选值 test["数量"].values#变为数组获取值的位置 1. test.iloc[test["数量"].values>=800,0:3] 1. 五、多重索引 1、构建多重索引: 1)set_index、reset_index原表数据构建 ...
df1.set_index(['城市','大学','专业','年份']).unstack().unstack() 以上两种方式结果相同,均可从原数据中抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。 2、多层级索引筛选 通过MultiIndex访问dataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),语法简单方便。