通过[列名]可以从DataFrame中取出相应的列,返回值为Series,例如从表中取出姓名一列: df=pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv',usecols=['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer'])#如果要取出多个列,则可以通过[列名组成的列表],其返回值为一个DataFrame,例如从表中取出性别和姓名两列:...
print(df10)'''如果要合并多个Dataframe,可以用list把几个Dataframe装起来, 然后使用concat转化为一个新的Dataframe。'''print('---concat') df11=pd.DataFrame([1,2,3,4],index=list('ABCD'),columns=['a']) print(df11) df12=pd.DataFrame([10,20,30,40],index=list('ABCD'),columns=['b']) p...
iloc的使用与loc完全类似,只不过是针对位置进行筛选,在相应的*位置处一共也有五类合法对象,分别是:整数、整数列表、整数切片、布尔列表以及函数,函数的返回值必须是前面的四类合法对象中的一个,其输入同样也为DataFrame本身。 # 整数df_demo.iloc[1,1]# 第二行第二列# 'Freshman'# 整数列表df_demo.iloc[[0,...
筛选作为数组的Pandas DataframePandas是一个开源的数据分析和数据处理库,它提供了高效的数据结构和数据分析工具,特别适用于处理结构化数据。Pandas的核心数据结构是DataFrame,它是一个二维的表格型数据结构,类似于关系型数据库中的表格。在Pandas中,DataFrame可以被看作是由多个Series组成的字典。
1. 对DataFrame对象或者Series对象用关系运算符(><==!=)作用后,返回的是相同维度的由bool值(False或True)组成的对象。 df>0b a c2FalseTrueTrue0FalseTrueFalse1TrueFalseTrue3TrueTrueFalse这里df表示整个对象,df>0对每个元素判断,并返回同维bool值组成的对象。
表的列索引 列索引是最常见的索引形式,一般通过 [] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列,返回值为 Series ,例如从表中取出姓名一列: df = pd.read_csv("E:/document/python学习笔记/pandas学习/learn_pandas.csv", usecols=['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer'])...
(5)从文件生成:从文件中读取之后得到的DataFrame的每一列都是一个Series: df = pd.read_csv('Mydata.csv') s = df['my_column_name'] (5)从时间序列生成:从时间序列生成的方法也是比较常见的,我们一起来看一下: from pandas import date_range ...
抽出指定位置数据slice(start,stop) 2.字段拆分 按指定字符sep,拆分已有字符串 split(sep,n,expand=False) sep分隔符,n分割后新增列数,expand是否扩展开为数据框,默认False 3.重置索引 df.set_index('列名') 4.抽取记录 根据条件对数据进行抽取 df[condition] 返回DataFrame ...
python将某一列变成索引 pandas把某一列作为索引 一、索引器 1. 表的列索引 列索引是最常见的索引形式,一般通过 [] 来实现。通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列,返回值为 Series, 等价于用 .列名 取出单列,且列名中不包含空格 df.Name.head() # 等价于 df['Name'].head()...
在一个DataFrame里,所有Series的索引值是共用的。比如一个登记员工信息的表格里,姓名、住址、联系方式等每一列都对应着所有员工的工号。我们只要根据工号就能查找出相应员工的某项信息。如果我们把DataFrame比作一个斗柜,这个操作就像是直接抽出一个抽屉来,十分快捷也十分自然。 它的用法和从字典里取出对应的值是一...