DataFrame(data, index=[10, 20, 30]) df.loc[0] # KeyError(因为索引是 10,20,30) df.iloc[0] # 正确选择第一行 4.3 链式赋值警告 # 错误:链式操作可能导致未生效的修改 df.loc[df['age'] > 30]['salary'] = 10000 # 可能不生效 # 正确:一次性操作 df.loc[df['age'] > 30, 'salary'...
首先,我们还是用上次的方法来创建一个DataFrame用来测试: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data={'name':['Bob','Alice','Cindy','Justin','Jack'],'score':[199,299,322,212,311],'gender':['M','F','F','M','M']}df=pd.DataFrame(data) loc 首先我们来介绍loc,loc方法...
(1)读取第二行的值 (4)进行切片操作 loc:通过行、列的名称或标签来索引iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个Dataframe,生成数据,用于下面的演示 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp # 生成DataFrame data=pd.DataFrame(np.arange(30).reshape...
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...
['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...
可以选择单行或单列数据。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, index=['X', 'Y', 'Z'])# 选择单行数据row_data = df.loc['X']print(row_data)# 选择单列数据col_data = df.loc...
importpandasaspd# 创建一个具有多级索引的DataFrameindex=pd.MultiIndex.from_tuples([('pandasdataframe.com','A'),('pandasdataframe.com','B')])data={'Column1':[1,2],'Column2':[3,4]}df=pd.DataFrame(data,index=index)# 访问第一级索引为'pandasdataframe.com'的所有数据result=df.loc['pandas...
1.DataFrame介绍 DataFrame 是一个【表格型】的数据结构,可以看作是【由Series组成的字典】(共用同一个索引)。DataFrame 由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将 Series 的使用场景从一维扩展到多维。DataFrame 既有行索引,也有列索引。 行索引:index ...
Pandas——ix vs loc vs iloc区别 0. DataFrame DataFrame 的构造主要依赖如下三个参数: data:表格数据; index:行索引; columns:列名; index 对行进行索引,columns 对列进行索引; import pandas as pd data =[[1,2,3],[4,5,6]]index = [0,1] ...
方法描述 DataFrame.loc[] 通过标签选择数据。 DataFrame.iloc[] 通过位置选择数据。 DataFrame.at[] 通过标签选择单个值。 DataFrame.iat[] 通过位置选择单个值。 DataFrame.filter() 根据列名选择数据。 DataFrame.get() 获取指定列的值。 DataFrame.query() 根据条件查询数据。