在Pandas中,根据index筛选数据是一个常见的操作,可以使用.loc或.iloc方法来实现。下面我将分点解释如何根据index筛选数据,并提供相应的代码示例。 1. 确定筛选条件 首先,你需要确定筛选条件,即要筛选的index值或范围。例如,你可能想要筛选index为'a'、'b'或'c'的行,或者筛选index在1到3之间的行。 2. 使用.lo...
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...
Pandas 中排序主要包括 sort_index 和sort_values。 1.sort_index 按索引排序 1.1数据准备 # 数据内容 data = { 'brand':['Python数据之道','价值前瞻','菜鸟数据之道','Python','Java'], 'B':[4,6,8,12,10], 'A':[10,2,5,20,16], 'D':[6,18,14,6,12], 'years':[4,1,1,30,30...
loc["c": "f"]) # 使用索引位置筛选数据 print(s.iloc[[3, 1, 5]], "\n") print(s.iloc[2: 4]) # 混合使用 `iloc` 和 `loc` print(s.iloc[s.index.get_indexer(["c", "d"])] , "\n") print(s.loc[s.index[[3, 2]]]) # 按条件过滤数据 print(s.loc[s < 3], "\n"...
3、函数筛选 # 查询最大索引的值df.Q1[lambdas: max(s.index)] # 值为21# 计算最大值max(df.Q1.index)# 99df.Q1[df.index==99] 4、比较函数 # 以下相当于 df[df.Q1 == 60]df[df.Q1.eq(60)]df.ne() # 不等于 !=df.le() # 小于等于 <=df.lt(...
df.groupby('总分评级')['姓名'].count().reset_index()如果要对同一个字段做不同的运算，可以使用.agg函数，中括号中可以添加具体需要运算的方法，比如这里分别对每个班的总分数求平均值、最大值和最小值，以1班为例，平均分是439.6分，最高分是582.5分，最小分是324.5分。df.groupby('班级')['总...
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 ...
按特定筛选条件进行筛选 我们先来生成一个数据表,以用于下面的实验。 1import pandas as pd2data2 = pd.DataFrame([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]],index=['r1','r2','r3'],columns=['c1','c2','c3'])3data2 1. 我们来测试一列数据,比如,看看第二列数据大于2的情况: 1data2['c2'] > 2...