DataFrame.loc 核心功能 基于标签(label) 的索引方法,用于精确选择或修改数据。 1. 基础语法 pandas.DataFrame.loc语法: DataFrame.loc[row_indexer, column_indexer] row_indexer:行标签索引,可以是标签、列表、切片、布尔数组等。 column_indexer:列标签索引,可以是标签、列表、切片、布尔数组等。 df.loc[row_sele...
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['pandasd...
DataFrame({'收益额(亿元)': data}, index=index) print(df) MultiIndex 的主要操作 1. 选择数据 通过loc 方法可以按照多级索引的层次选取数据。 # 按公司选取数据 print(df.loc['公司A']) # 按公司和季度选取数据 print(df.loc[('公司A', 'Q1')]) 2. 重设索引 使用reset_index 方法可以将 ...
df = pd.DataFrame({'data': range(4)}, index=multi_index_from_arrays) # 打印创建的 MultiIndex 和 DataFrame 示例 print(multi_index_from_arrays, multi_index_from_tuples, multi_index_from_product, multi_index_direct, df) 2、选择数据 当使用多层索引(MultiIndex)时,loc和iloc方法都可以用于选择和...
用MultiIndex编制索引 通过MultiIndex访问DataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),而且语法很好,很熟悉。 Columns - 通过常规方括号 行和单元格--使用.loc[] 现在,如果想选择俄勒冈州的所有城市,或者只留下有人口的那一列怎么办?Python的语法在这里施加了两个限制: ...
DataFrame.loc[行索引名称,列索引名称],如果传入的不是索引名称,那么切片操作将无法执行。 DataFrame.iloc[行索引位置,列索引位置],如果传入的不是索引位置,那么切片操作将无法执行。 loc方法的代码灵活多变,代码的可读性更高;iloc 方法的代码简洁,但可读性不高。
通过MultiIndex访问dataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),语法简单方便。 这里通过.loc查询方法进行举例。 01列索引筛选 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 筛选列一级索引 df.loc[:,'2023']df['2023']# 同时筛选列一二级索引 ...
这篇文章将为大家详细讲解有关如何在python中使用pandas.DataFrame.loc函数,文章内容质量较高,因此小编分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。 一、选择数值 1、生成df df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], ...
如何用multi-index设置dataframe的切片? 索引对齐是多索引不起作用的原因;对于单索引情况,很容易对齐,因为它们都是单索引;对于MultiIndex,您将第二级d与第一级b对齐,因此为空。 一种方法是确保两个索引对齐-在这种情况下,重新索引就足够了: d.loc[1, 'A'] = b.reindex(d.index, level = -1) ...
MultiIndex,即具有多个层次的索引,有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引,我们就可以使用高层次的索引,来操作整个索引组的数据。通过给索引分类分组,则可以操作组数据。 1.创建方式 1.1.第一种:多维数组 我们在创建Series或DataFrame时,可以通过给index(columns)参数传递多维数组,进而构建多维索引。