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 np.where...
注意,转置之后可以对新的DataFrame对象的列(即原先的行)来进行索引,从而达到索引行的效果 col=['col_1','col_2','col_3','col_4'] row=['row_1','row_2','row_3'] DataFrame_1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=col,index=row) print(DataFrame_1) print(DataFrame_1.T)...
data2.loc['a','segments_name']# 上面提到的直接取值data2.loc['a',['segments_name','cnt_case_with_segment']]# 一行两列转置成个列表data2.loc['a':'c',['segments_name','cnt_case_with_segment']]#选取第1行到第3行的数据, 这里面是全闭区间 这里生成dataframedata.loc[data['gender']==...
df.index.names = ['class','name']# >>输出df: 行索引取值 # 取外层索引为'class1'的数据df.loc['class1'] # 同时根据多个索引筛选取值,法一:df.loc[('class2','HanMeiMei')] # 同时根据多个索引筛选取值,法二:df.loc['class2'].loc['HanMeiMei'] # 取内层索引:# 先交换内外层索引位置df.s...
1.1 利用index取值 1.2 一般切片运算 1.3 逻辑筛选 二、DataFrame索引 2.1 选取DataFrame单个列或一组列 2.2 values属性返回DataFrame中的数据 2.3 loc操作 2.4 iloc操作 2.5 ix操作 后面都保持如下引用方式 importnumpyasnpimportpandasaspd 一、Series索引
DataFrame的填充是一样的,如果axis=1,则是ffill为前一列,bfill为后一列 列平均值填充——最常用 for i in df.columns: df[i] = df[i].fillna(np.nanmean(df[i])) nanmean是指把空值去了再求平均(分母也减空值) Series的拼接 ser1 = pd.Series([1, 2, 3], index=list('ABC')) ...
#从dataFrame里取出的行或列的类型为Series,其可以看做为一个字典,对Series取值:x=df.iloc[2]print(x[2])#打印输出3#可以自荐将Series转换为一个listx=list(df.iloc[2]) (5)查看行名 print(df.index) 打印输出: RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) ...
pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: 这里的index的索引列是从0开始的,那么现在我想要让它从1开始怎么做? 我搜了几篇文章,发现有的是: 代码语言:javascript 复制 df.index=range(len(df))//这样的data_df=pd.DataFrame({'a':a,},index=list(range(1,n)))//这种是创建的时候,不满足...