3.1 pd.DataFrame.at 通过行/列标签对来访问一个单元格的值。 3.2 pd.DataFrame.iat 通过行/列数字对来访问一个单元格的值。 3.3 pd.DataFrame.loc loc主要使用标签进行索引,但也可通过布尔数组进行索引。 可接受的输入有: 3.4 pd.DataFrame.iloc 有了计划记得推动,不要原地踏步。
test_dict_df.loc[[True,False,False,True]] loc还有很多用法,这里先介绍到这里吧,当然如果你的DataFrame是复合的行或者复合列,写法也是不同的,具体就可以查阅官方文档了! 2、iloc函数 官方文档戳这里。 iloc函数与loc函数不同的是,它接受的是一个数字,代表着要选择数据的位置: test_dict_df.iloc[6] 这代表...
df.iloc[1,0] ### 输出:10 因此,loc函数用于使用列名访问列,而iloc函数用于使用列索引访问列。 如果在 Python 中将 loc/iloc 与循环一起使用会发生什么? 想象一下,我们想要在 DataFrame df 中添加一个新列“c”,其值等于“a”列和“b”列的值之和...
df.iloc[[1,2]] namesexagescoreaddress # 指定我们需要的列属性名 df.loc[[1,2],["name","score"]] namescore # 取出第1和2行,0和3列 df.iloc[[1,2],np.r_[0,3]] namescore at和iat at at函数类似于loc,但是at函数取出的仅仅是一个值 df22 = df.at[4,"sex"] df22 '女' df.at[...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'姓名':['张三','李四','王五'],'成绩':[85,59,76]}) #传入冒号‘:’,表示所有行或者列 显示索引:.loc,第一个参数为index切片,第二个为columns列名 df.loc[2] #index为2的记录,这里是王五的成绩。 df.loc[:,'姓名'] #第一个参数为冒号,表示所有行,...
在Pandas库中,我们使用DataFrame来存储和处理数据。选取数据是数据处理过程中的常见任务。本文将详细介绍df[]、df.loc[]、df.iloc[]、df.at[]和df.iat[]这几种数据选取方法的区别和用法。 df[]:使用df[]来选取数据是最直接的方法,它基于标签进行选择。例如,如果我们想选取名为’A’的列,可以这样写:df['A...
test_dict_df.loc[[True,False,False,True]] loc还有很多用法,这里先介绍到这里吧,当然如果你的DataFrame是复合的行或者复合列,写法也是不同的,具体就可以查阅官方文档了! 2、iloc函数 官方文档戳这里。 iloc函数与loc函数不同的是,它接受的是一个数字,代表着要选择数据的位置: ...
DataFrame(data)# 切片选择行rows_slice = df.iloc[1:4]print(rows_slice)# 切片选择列cols_slice = df.iloc[:, :2]print(cols_slice)输出结果： A B C127122381334914 A B161272383494510以上是关于 loc 和 iloc 索引的详细介绍，它们是 Pandas 中重要的索引方法，用于选择和操作 DataFrame ...
在处理Pandas DataFrame时,索引优化是一个重要的性能考虑因素。以下是关于iloc与Pandas DataFrame索引优化策略的相关信息: 索引优化策略 避免在循环中使用 loc/iloc:在循环中使用loc或iloc会导致性能下降,因为它们在每次迭代时都会重新计算索引。 使用at/iat 替代 loc/iloc:在需要访问单个元素时,使用at或iat代替loc或ilo...
['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iloc方法选择单列数据print(df.iloc[:, ])程序输出： John1 Emma2 PeterName: Name, dtype: object在上面的例子中，我们使用 loc方法和 iloc方法选择了DataFrame中的单列...