df.loc[df['A'] > 3]这段代码会返回一个新的DataFrame,其中只包含满足条件(即列A中的值大于3)的行。如果你只想获取这些行的索引,可以使用.index属性:df.loc[df['A'] > 3].index如果你想要获取这些元素的原始位置索引(即它们在原始DataFrame中的位置),可以使用np.where函数:import numpy as np n
DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册:DataFrame 构造函数方法 pd.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 创建一个 DataFrame 对象,支持自定义数据、索引、列名和数据类型。
# import pandasimportpandasaspd# create dataframedf=pd.DataFrame({'Name':['sanjay','suresh','Rahul','Krish','vihan'],'Address':['Haridwar','Mohali','mohali','Mohali','saharanpur']})# Display original dataframeprint(" Original dataframe ")print(df)# Display last index value of 0 index...
获取index和列名 importpandasaspd data=pd.DataFrame([['001','hello'],['002','world'],['003','python']],columns=['id','content'],index=['A','B','C'])data print(data.index.values)print(data.index.values.tolist())['A''B''C']['A','B','C'] print(data.columns.values)prin...
DataFrame函数常用的参数及其说明如下所示。 data:接收ndarray,dict,list或DataFrame。表示输入数据。默认为None index:接收Index,ndarray。表示索引。默认为None columns:接收Index,ndarray。表示列标签(列名)。默认为None 创建DataFrame的方法有很多,常见的一种是传入一个由等长list或ndarray组成的dict。若没有传入columns...
pandas 也是围绕着 Series 和 DataFrame 两个核心数据结构展开的, 导入如下: from pandas import Series,DataFrame import pandas as pd import numpy as np Series可以理解为一个一维的数组,只是index可以自己改动。 类似于定长的有序字典,有Index和value。
Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype和name三...
1DataFrame.rename({0:'english1'},inplace=True)#rename方法2DataFrame.reset_index(inplace=True,drop=True)#reset_index方法3DataFrame.set_index('id_new')#将其它列设为索引4DataFrame.insert(第几列,新列列名,值)#在指定位置添加新列 添加新行 ...
将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。 示例数据 ...
pandas中DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level =...