可以通过指定行的标签来获取行的第一个“名称”。例如,要获取标签为0的行的第一个“名称”,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'名称': ['A', 'B', 'C'], '数值': [1, 2, 3]} df = pd.DataFrame(data) # 使用loc方法获取标...
df.loc['one','a']#one行,a列 df.loc['one':'two','a']#one到two行,a列 df.loc['one':'two','a':'c']#one到two行,a到c列 df.loc['one':'two',['a','c']]#one到two行,ac列 #iloc只能用数字索引,不能用索引名 df.iloc[0:2]#前2行 df.iloc[0]#第0行 df.iloc[0:2,0:...
- 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...
1)如图所示,分别是 DataFrame 的行标签和列标签 2)获取 DataFrame 的行标签 # 获取 DataFrame 的行标签 china.index 3)获取 DataFrame 的列标签 # 获取 DataFrame 的列标签 china.columns 4)设置 DataFrame 的行标签 # 注意:DataFrame设置行标签时,并不会改变原来的DataFrame,而是返回的副本 china_df= china.set...
dataframe 获取列名和行索引名称 indexs = df._stat_axis.values.tolist() # 行名称 columns = df.columns.values.tolist() #列名 一、增加列和行 二、插入新增列、行 import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]]...
要从pandas数据帧中提取索引，可以简单地使用df.index。这将允许您获取任何行的索引名。
1、直接用列标签名抽取多列数据 语法:data[ 列名 ] √,data[ 行名 ]× mydata['小红'] #直接选择'小红'列,注意输出是一个Series对象,而不是DataFrame对象 语文67 数学98 英语73 政治59 #Series对象 mydata[['小红']] #直接选择'小红'列,但加了[],此时输出的是DataFrame对象 ...
DataFrame有很多内置的方法和属性,可以方便地对数据进行操作和处理。 在使用pandas的DataFrame时,我们经常需要从数据中选择特定的行和列进行分析。下面将介绍几种常见的方法来实现这个目标。 第一种方法是使用loc方法,它允许根据标签选择特定的行和列。loc方法的语法是df.loc[row_indexer,column_indexer],其中row_...
在Pandas库中,可以使用`.loc[]`或`.iloc[]`方法来提取DataFrame中的特定行和列。 - `.loc[]`:基于标签的索引,用于通过行标签和列标签进行选择。 - `.iloc[]`:基于整数...
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:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型 Out[11]: a b c d e