在DataFrame中,取特定行列的数据是一个常见的操作。本文将介绍几种取dataframe特定行列的实现方法。 一、通过行索引取数据 Pandas的DataFrame提供了一个非常方便的方法来通过行索引取数据。只需要将行索引作为列表或者Series传递给DataFrame的iloc方法即可。例如,如果我们有一个DataFrame如下: ```python importpandasaspd ...
df.ix[0:1]#取第0行 df.ix['one':'two']#取one、two行 df.ix[0:2,0]#取第0、1行,第0列 df.ix[0:1,'a']#取第0行,a列 df.ix[0:2,'a':'c']#取第0、1行,abc列 df.ix['one':'two','a':'c']#取one、two行,abc列 df.ix[0:2,0:1]#取第0、1行,第0列 df.ix[0:2...
一个dataframe经过groupby以后得到的类型是pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy。而用for in循环取出的每个项的类型是pandas.core.frame.DataFrame 一个dataframe经过groupby再进行sum以后仍然是dataframe(不过具体通过那一列来sum有待考证) 一个dataframe经过groupby以后再进行列选取,得到的是pandas.core.groupby.SeriesGroupBy...
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1.按列取、按索引/行取、按特定行列取importnumpy as npfrompandasimportDataFrameimportpandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd')) df['a']#取a列df[['a','b']]#取a、b列#ix可以用数字索引,也可以用index和column索引df.ix[...
data.ix[1:3] #选择第2到4行,不包括第4行,即前闭后开区间。 Out[23]: a b c d e two 5 6 7 8 9 three 10 11 12 13 14 data.ix[-1:] #取DataFrame中最后一行,返回的是DataFrame类型,**注意**这种取法是有使用条件的,只有当行索引不是数字索引时才可以使用,否则可以选用`data[-1:]`--返...
在pandas中,选取DataFrame对象中的指定行和列可以使用方法 .loc()。 A. loc() 方法用于通过标签选择行和列。可以使用标签或标签列表来指定要选择的行和列。 B. query() 方法用于根据条件表达式选择行。 C. filter() 方法用于按照指定的条件过滤行或列。 D. select() 方法不是pandas DataFrame对象的方法...
1、用 at[] 方法获取值 df.at['王宽',"英文"]# 获取指定 行，列 后的值；df.loc["展昭"]....
首先生成一个DataFrame对象: importpandasaspd score=[[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]]name=['Xm','小红','小李']course=['语文','数学','英语','政治']mydata=pd.DataFrame(data=score,columns=name,index=course)#指定行列名print(mydata)Xm 小红 小李 ...
- 取行DataFrame.loc,DataFrame.iloc df.loc["D"] # loc取单行 # 输出结果为: W 12 X 13 Y 14 Z 15 Name: D, dtype: int32 df.loc["A":"D"] # loc取连续多行 # 输出结果为: W X Y Z A 0 1 2 3 B 4 5 6 7 C 8 9 10 11 D 12 13 14 15 df.loc[["A","D"]] # loc...