df.loc[df['score']>df['score'].mean()] Python Copy 我们也可以定义一个函数,然后将这个函数作为条件传给.loc属性。例如,我们可以定义一个函数来选择所有名字包含 ‘pandasdataframe.com’ 的行: importpandasaspd data={'name':['Tom','Nick','John','Tom','John'],'age':[20,21,19,20,18],'...
importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','foo','bar','foo','bar','foo','foo'],'B':['one','one','two','three','two','two','one','three'],'C':pd.Series(range(8),dtype='float32'),'D':pd.Timestamp('20130102'),'E':pd.Categorical(["test...
loc方法使用标签索引进行选择，而 iloc方法使用整数索引进行选择。示例：import pandas as pddata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Peter'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['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i...
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'])# 选择多行数据rows_data = df.loc[['X', 'Z']]print(rows_data)# 选择多列数据cols_data = df.loc[:, ['A'...
但是,我得到了一个 MemoryError 从第一个开始 df.loc 线。这很可能是由于内存中数百万的“开始”和“Stric”字符串。 如何更换 df.loc 带布尔条件的线条以避免 MemoryError,同时具有相同的视觉结果吗? 看答案 下面我展示了如何创建一个小内存占用的分类系列。但是,还要记住它可能更容易 在块中处理您的DataFrame...
iloc方法的使用方法:DataFrame.iloc[ 行索引位置 , 列索引位置 ] # 开区间(不含最后一个值) (3)注意点: -- 使用loc方法和iloc实现多列切片,其原理的通俗解释就是将多列的列名或者位置作为一个列表或者数据传入。 -- 使用loc,iloc方法可以取出DataFrame中的任意数据。
iloc方法的使用方法:DataFrame.iloc[ 行索引位置 , 列索引位置 ] # 开区间(不含最后一个值) (3)注意点: -- 使用loc方法和iloc实现多列切片,其原理的通俗解释就是将多列的列名或者位置作为一个列表或者数据传入。 -- 使用loc,iloc方法可以取出DataFrame中的任意数据。
pandas读取某列、某行数据——loc、iloc用法总结 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。 目录 1.loc方法 (1)读取第二行的值 (2)读取第二列的值 (3)同时读取某行某列 (4)读取DataFrame的某个区域 ...
Pandas DataFrame.loc 用于使用行和列标签访问或更新 DataFrame 的值。请注意,loc 是一个属性,而不是函数 - 我们使用 [] 表示法提供参数。 允许的输入如下: 数字和字符串(例如 3、 "a" )。 标签列表(例如 [3,"a"] )。 切片对象(例如"a":"d")。与标准 Python 切片不同,两端都包含在内. 一个布尔...
pandas.DataFrame.loc 是Python Pandas 库中非常强大的一个函数,用于通过标签(label)进行数据选取和操作。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.loc方法的使用。 DataFrame.loc 按标签或布尔数组访问一组行和列。 .loc[]主要基于标签,但也可以与布尔数组一起使用。