DataFrame.loc 核心功能 基于标签(label) 的索引方法,用于精确选择或修改数据。 1. 基础语法 pandas.DataFrame.loc语法: DataFrame.loc[row_indexer, column_indexer] row_indexer:行标签索引,可以是标签、列表、切片、布尔数组等。 column_indexer:列标签索引,可以是标签、列表、切片、布尔数组等。 df.loc[row_sele...
import pandas as pd# 创建一个示例 DataFramedata = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}df = pd.DataFrame(data, index=['X', 'Y', 'Z'])# 选择多行数据rows_data = df.loc[['X', 'Z']]print(rows_data)# 选择多列数据cols_data = df.loc[:, ['A'...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]},index=['a','b','c'])# 尝试使用不存在的列标签try:result=df.loc['a','C']exceptKeyError:print("Column 'C' does not exist in DataFrame.") Python Copy Output: 示例2:检查列是否存在 importpandas...
loc方法使用标签索引进行选择，而 iloc方法使用整数索引进行选择。示例：import pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)# 使用loc方法选择单列数据print(df.loc[:, 'Name'])# 使用i...
iloc方法的使用方法:DataFrame.iloc[ 行索引位置 , 列索引位置 ] # 开区间(不含最后一个值) (3)注意点: -- 使用loc方法和iloc实现多列切片,其原理的通俗解释就是将多列的列名或者位置作为一个列表或者数据传入。 -- 使用loc,iloc方法可以取出DataFrame中的任意数据。
当我们需要选择DataFrame中某一行或某一列的数据时,可以使用单个标签作为loc方法的参数。 示例代码 1: 选择单个列 importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)result=df.loc[:,'Name']print(result) ...
Python pandas.DataFrame在用ix, loc, iloc 索引的时候就相当于拷贝copy了一个对象_reachHigher的博客-CSDN博客 针对这样子的dataframe: 如果进行单列选取后得到的是series类型的数据: 那么对part_1进行修改后会对原来的df产生修改: 如果进行单列选取的时候加上[ ],那么得到的part_df为dataframe类型: ...
在Pandas中,DataFrame是一个二维标签化的数据结构,用于存储和操作表格数据。为了方便地选择和操作数据,Pandas提供了多种方法,其中最常用的就是loc和iloc。一、loc函数Loc函数是Location-based indexing的缩写,它通过行标签(index)中的具体值来选择行数据。这意味着你可以使用行标签来定位特定的行,并对这些行进行操作。
方法描述 DataFrame.loc[] 通过标签选择数据。 DataFrame.iloc[] 通过位置选择数据。 DataFrame.at[] 通过标签选择单个值。 DataFrame.iat[] 通过位置选择单个值。 DataFrame.filter() 根据列名选择数据。 DataFrame.get() 获取指定列的值。 DataFrame.query() 根据条件查询数据。
""" dataframe是python数据分析基础中的核心, 这位按字面意义可理解为数据表格、数据框架, 她跟excel的table很相似, 由三部分组成: 行索引,称为index; 列索引,称为column; 数据内容。 她的每一列都是一个series对象。 """ 创建 使用字典创建dataframe,并设置索引号 ...