DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。 DataFrame 提供了各种...
iloc[row_indexer, column_indexer] row_indexer:行的整数位置索引,可以是整数、切片、列表或布尔数组。 column_indexer:列的整数位置索引,可以是整数、切片、列表或布尔数组。 1. 基本用法示例 假设我们有以下 DataFrame: import pandas as pd data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], ...
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)# 选择多行数据rows_data = df.iloc[[, 2]]print(rows_data)# 选择多列数据cols_data = df.iloc[:, [, 2]]print(cols_data)输出结果： A ...
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...
print("\nIterating over rows using iloc function :\n") # iterate through each row andselect# 0th and 2nd index column respectively.foriinrange(len(df)) : print(df.iloc[i,0], df.iloc[i,2]) 输出: Given Dataframe : Name Age Stream Percentage0Ankit21Math881Amit19Commerce922Aishwarya20Ar...
iloc是基于位置的数据选择方法,它意味着我们要传入的是行号和列号。 示例代码6 importpandasaspd data={'Name':['Tom','Nick','John','Tom'],'Age':[20,21,19,18],'Email':['tom@pandasdataframe.com','nick@pandasdataframe.com','john@pandasdataframe.com','tom2@pandasdataframe.com']}df=pd.Da...
1. iloc方法 用处:基于行号和列号进行选择和过滤。 语法规范:DataFrame.iloc[row_selection, column_selection] row_selection:行选择,可以是单个行号、切片或列表。 column_selection:列选择,可以是单个列号、切片或列表。 使用实例:import pandas as pddata = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6],...
df = pd.DataFrame(data) 使用iloc选择单行数据print(df.iloc[1]) # 输出第2行数据 使用iloc选择多行数据print(df.iloc[[0, 2]]) # 输出第1行和第3行数据 使用iloc选择单列数据print(df.iloc[:, 1]) # 输出第2列数据(B列) 使用iloc选择多列数据print(df.iloc[:, [0, 2]]) # 输出第1列和...
查看dataframe的形状: print(df.shape) 返回列数: print(df.ndim) 查看横纵坐标的标签名: print(df.axes) 三. DataFrame的切片 iloc索引或切片(iloc中只能取整数值): printdf.iloc[1,:]#第1行,所有列printdf.iloc[:,[0,2]]#第0行,第0列和第2列printdf['one'].iloc[2]#列名索引+行号 ...
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。