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)# 选择多行数据rows_data = df.iloc[[, 2]]print(rows_data)# 选择多列数据cols_data = df.iloc[:, [, 2]]print(cols_data)输出结果： A ...
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...
df = pd.DataFrame(data) 使用iloc选择单行数据print(df.iloc[1]) # 输出第2行数据 使用iloc选择多行数据print(df.iloc[[0, 2]]) # 输出第1行和第3行数据 使用iloc选择单列数据print(df.iloc[:, 1]) # 输出第2列数据(B列) 使用iloc选择多列数据print(df.iloc[:, [0, 2]]) # 输出第1列和...
iloc[row_indexer, column_indexer] row_indexer:行的整数位置索引,可以是整数、切片、列表或布尔数组。 column_indexer:列的整数位置索引,可以是整数、切片、列表或布尔数组。 1. 基本用法示例 假设我们有以下 DataFrame: import pandas as pd data = { 'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], ...
case2 :set value的时候使用loc 、iloc: import pandas as pd import numpy as np values = np.arange(40).reshape(10,4) dates = pd.date_range('2022-01-01',periods=10) df = pd.DataFrame(values,index=dates,columns=list('ABCD')) df.loc[:,['B','A']]=df[['A','B']] #输出结果与...
在Pandas中,DataFrame是一个二维标签化的数据结构,用于存储和操作表格数据。为了方便地选择和操作数据,Pandas提供了多种方法,其中最常用的就是loc和iloc。一、loc函数Loc函数是Location-based indexing的缩写,它通过行标签(index)中的具体值来选择行数据。这意味着你可以使用行标签来定位特定的行,并对这些行进行操作。
iloc方法既可以索引行数据,也可以列数据。 //首先创建DataFrameimportpandasaspdimportnumpyasnp df = pd.DataFrame({'城市':['北京','广州','天津','上海','杭州','成都','澳门','南京'],'平均收入':[10000,10000,5000,5002,40000,50000,8000,5000],'人口':[500,400,300,400,250,250,405,360]})...
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。
12.8-Pandas中DataFrame列添加 08:44 12.9-Pandas中DataFrame列删除del和pop 02:37 12.10-Pandas中DataFrame行标签选取loc 06:06 12.11-Pandas中DataFrame行位置索引选取iloc 06:19 13.1-Pandas中DataFrame行追加1-append 22:23 13.2-Pandas中DataFrame行删除drop 08:32 13.3-Pandas中DataFrame属性和方法说明 ...
Pandas DataFrame中loc()和iloc()的区别 python的Pandas库对于数学数据的处理非常有用,并被广泛用于机器学习领域。它包括许多方法以保证其正常运行。loc()和iloc()就是这些方法之一。这些方法用于从PandasDataFrame中切分数据。它们有助于在Python中从DataFrame中方便地选择数据。它们用于根据某些条件过滤数据。