1、使用单个label值查询数据行或者列,都可以只传入单个值,实现精确匹配 """ # 得到单个值 print(df.loc["2011-01-05", "风力风向(夜间/白天)"]) # 西北风 4-5级 /西北风 4-5级 # 得到一个Series(多个值) print(df.loc["2011-01-05", ["最低气温", "最高气温"]]) """ 2、使用值列表批...
loc方法常用的5种查询方式: 根据单个label值查询 使用值列表批量查询 使用数据区间范围进行查询 使用条件表达式进行查询 调用函数进行查询 0.准备工作 开发环境:win10系统,IDE是Spyder4 实例数据:上证指数从2000年1月1日到2020年4月30日的日线数据 000001.csv 513.2K· 百度网盘 设置索引,因为交易数据是跟时间相关,...
筛选特定日期的数据行与列，进行精确匹配查询。使用值列表进行批量查询，获取特定日期的多个列值。通过行和列区间进行范围查询，查看特定日期范围内的数据。使用条件表达式查询数据，根据多个条件筛选结果。利用布尔列表进行条件查询，确保查询结果的长度与所需条件相匹配。调用函数查询，通过 Lambda 表达式或自定...
1 如果只想选取某一列数据可以直接使用 print(data_info['户型'])data_info['户型'] 和data_info.户型 结果是一样的，建议使用第一种方法。如果要选取某几行数据 可以使用切片的方法print(data_info[5:9])2 第二种方法可以使用索引方式，print(data_info.loc[100:110,["小区","...
(1)如果只是需要访问DataFrame某几行数据的实现方式则采用数组的选取方式,使用“:”。 (2)head和tail也可以得到多行数据,但是用这两种方法得到的数据都是从开始或者末尾获取的连续数据;默认参数为访问5行,只要在方法后方的“()”中填入访问行数即可实现目标行数的查看。
# 在第二列的位置插入一列df.insert(loc=1, column='series5', value=[3, 4])print(df) 结果: 删除 1 删除行 要在Pandas中删除指定的一行或多行数据,使用drop()方法。 注意inplace=True参数指示drop()方法在原位修改数据,而不返回任何新的DataFrame。
1)查询一列,结果是一个pd.Series 2)查询多列,结果是一个pd.DataFrame 3)查询一行,结果是一个pd.Series 4)查询多行,结果是一个pd.DataFrame 回到顶部 三、读取数据 3.1 pandas读取纯文本文件 1)读取csv文件 使用默认的标题行、逗号分隔符 切记:如果分隔符不止一种,使用正则表达式sep='\s+' ...
5. 6. 7. 俩参数第一个是sql语句,第二个数据库连接、 查看前几行的数据: 可以在括号里面写int数字,写几就是显示前几行,默认前五行。 print(res.head()) 1. 查看数据的形状(几行几列): print(res.shape) 1. 查看列名: 或者说查看字段名
数据格式: {"Product":{"0":"H型梁","1":"小齿轮钢","2":"钢板桩","3":"中厚板","4":"线材","5":"H型梁","6":"小齿轮钢","7":"钢板桩","8":"中厚板","9":"线材"},"Month":{"0":1564531200000,"1":1564531200000,"2":1564531200000,"3":1564531200000,"4":1564531200000,"5"...
大多数 Pandas 用户都熟悉 iloc[] 和 loc[] 索引器方法,用于从 Pandas DataFrame 中检索行和列。但是随着检索数据的规则变得越来越复杂,这些方法也随之变得更加复杂而臃肿。 同时SQL 也是我们经常接触且较为熟悉的语言,那么为什么不使用类似于 SQL 的东西来查询我们的数据呢 ...