1.1 利用index取值 类似字典,我们可以利用Series的index值进行取值 我们也可以利用index值进行切片索引,需要特别注意的是:利用index的切片运算与普通的Python切片运算不同, 其末端是包含的 1.2 一般切片运算 利用整数进行切片运算 1.3 逻辑筛选 二、DataFrame索引 先初始化DataFrame 2.1 选取DataFrame单个列或一组列 data[...
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...
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...
df = pd.DataFrame(data) df #定义新的列顺序new_order=['City','Name','Age']# 用新的列顺序来重新索引DataFramedf_reordered=df[new_order]df_reordered pandas-2-数据索引indexmp.weixin.qq.com/s/MB0Y_ZnhYy5ZxdCqtwEivg
pd根据行索引名称提取索引 pandas根据索引取值 一、按列取、按索引/行取、按特定行取 1 import numpy as np 2 from pandas import DataFrame 3 import pandas as pd 4 5 df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd'))...
在pandas中,从DataFrame中取值是一个常见的操作,这可以通过多种方式实现,主要取决于你是通过标签(列名或行索引)还是通过整数位置(行索引或列索引)来访问数据。以下是基于您提供的提示,对如何从pandas DataFrame中取值进行详细解答: 1. 确定需要取值的数据框(DataFrame)以及列名或行索引 首先,你需要有一个pandas DataFr...
#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) ...
其实Pandas中数据的取值与选择和Numpy非常相似,但是有几个小细节需要注意一下. 由于Series对象具有两种视角:具有显式索引的一维数组和有序字典.因此Series对象的取值也就相应有两种方式 DataFrame对象也具有两种视角:具有显式行列索引的二维数组和由列索引映射到Series对象的字典,因DataFrame对象的取值方式也有两种. ...