Pandas DataFrame reindex 重置行索引 import pandas as pd import numpy as np my_df = pd.DataFrame(data=np.arange(20).reshape(4,5), # 4*5的矩阵 index=list("acef"), # 行索引 缺少bd,一会用reindex补上 columns=list("ABCDE")) # 列索引 p
要选择DataFrame中的列，还可以使用[]操作符。使用[]操作符选择单列时，直接传入列名即可；选择多列时...
row_indexer:行整数位置或布尔数组。 column_indexer:列整数位置或布尔数组。 使用实例:# 选择第二行和第一、二列selected_data = df.iloc[1, [0, 1]]print(selected_data) 输出结果:A 2B 6Name: 1, dtype: int64 3. at方法 用处:通过标签快速访问单个值。 语法规范:DataFrame.at[row_label, column_...
key = check_bool_indexer(self.index, key) key = np.asarray(key, dtype=bool)returnself._get_values(key)returnself._get_with(key) File: d:\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.pyType: method Signature: s1._get_value(label, takeable:bool=False) Source:def_get_value(self, l...
创建一个新的DataFrame对象,列的值是由索引值构成的,默认情况下,新DataFrame的索引就是原索引: Index.to_frame(self, index=True, name=None) 参数index表示是否把原索引作为新创建的DataFrame对象的索引,默认值是True。 >>> idx = pd.Index(['Ant','Bear','Cow'], name='animal')>>>idx.to_frame() ...
使用 索引 DataFrame.loc[ ]: 此函数通过行和列的标签选择数据。df.loc索引器以不同于索引运算符的方式选择数据。它可以选择行或列的子集。它还可以同时选择行和列的子集。 选择单行 为了使用 选择单行,我们在函数.loc[]中放置了单行标签。.loc...
1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name', 'director_name']] movie_actor_director.head() Out[2]: 代码...
dataframe 新增单列 assign方法 dataframe assign方法,返回一个新对象(副本),不影响旧dataframe对象 import pandas as pd df...= pd.DataFrame({ 'col_1': [0, 1, 2, 3], ...
python dataframe根据索引进行筛选 pandas根据索引取值 文章目录 Pandas数据取值与选择 1.Series对象数据选取方法 将Series对象看做字典 取值 添加值 检索值和键 将Sereies对象看做一维数组 将显式索引作为切片 将隐式数字作为切片 掩码操作 花哨的索引 索引器:loc,iloc和ix...
pandas dataframe 条件筛选在Pandas 中,你可以使用 .loc,.iloc 和 .query 方法来进行 DataFrame 的条件筛选。 .loc:基于行标签和列标签进行数据选取。 python df.loc[row_indexer,column_indexer] 其中row_indexer 和 column_indexer 可以是标量(选取单个元素),布尔数组(选取多个元素),或者是用冒号(:)表示选取...