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...
新建一个DataFrame对象数据 importpandasaspdpd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)...
如果只想要p1为GD和HN的两行,可以这么做: In[8]:df[df.p1.isin(['GD','HN'])]Out[8]:p1p2p30GDGXFJ2HNHBAH 但是如果我们想要除了这两行之外的数据,就需要绕点路了。 原理是先把p1取出并转换为列表,然后再从列表中去不需要的行(值)去除,然后再在DataFrame中使用isin() In[9]: ex_list =list(...
Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了强大的数据结构和数据分析功能,其中最常用的数据结构是DataFrame。DataFrame是一个二维的表格型数据结构,类似于Excel中的数据表,可以存储不同类型的数据,并且可以对数据进行灵活的操作和分析。 在Pandas DataFrame中,要获取特定行的所有值可以使用loc或iloc方法。loc方法...
首先,我们需要导入pandas库并读取数据到一个dataframe中。假设我们有一个名为df的dataframe。 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取数据到dataframe df = pd.read_csv('data.csv') 接下来,我们可以使用多个条件来筛选行。假设我们要筛选满足条件A和条件B的行。 代码语言:txt 复制 # 筛选满足条件A和条...
可以用df.iloc[行号:行号],也可以用df[行号:行号],得到的都是dataframe row_data_3 = df.iloc[0:2] row_data_3 = df[0:2] 1. 2. row_data_3 row_data_4 取出不连续的几行 使用df.iloc[[行号,行号]],特别注意是两个方括号,中间是逗号,得到的是dataframe ...
可以通过切片取出多行,返回的是dataframe. people.iloc[1:3] 可以通过boolean来取行 (是针对行!也就是针对索引的) 根据元素进行筛选时很有用 people[np.array([True,True,False])] people[people['birthyear']==1985] Adding and removing columns
直接指定数值,取出单行记录 # 1、使用数值 df1 = df.iloc[1] # 单个数值取出的行记录 df1 # 结果 name 小王 sex 女 age 23 score 600.0 address NaN Name: 1, dtype: object 使用冒号表示全部 df1 = df.iloc[1,:] # :冒号表示全部 df1
1、导入pandas模块 import pandas as pd 2、导入演示数据 df=pd.DataFrame({'姓名':["小强","小李","小王","张飞"],"年龄":[24,46,22,42],"籍贯":["北京","上海","广州","四川"]})3、输入提取列的代码 df.iloc[:,0] #提取第1列，把0修改为2就是提取第3列 4、打印结果 print(df.iloc...
使用loc、iloc 方法可以取出 DataFrame 中的任意数据。 在使用 loc 方法的时候内部传入的行索引名称如果为一个区间,则前后均为闭区间。其内部还可以传入表达式,结果会返回满足表达式的所有值。 在使用 loc 方法的时候内部传入的行索引位置或列索引位置为区间时,则为前闭后开区间。