方法一:df[columns] 先看最简单的情况。输入列名,选择一列。例如: df['course2'] 输出结果为: 1 90 2 85 3 83 4 88 5 84 Name: course2, dtype: int64 df[column list]:选择列。例如: df[['course2','fruit']] 输出结果为: 或者以 column list (list 变量)的形式导入到 df[ ] 中,例如: s...
Pandas读取行列数据最全方法 1、读取方法有按行(单行,多行连续,多行不连续),按列(单列,多列连续,多列不连续);部分不连续行不连续列;按位置(坐标),按字符(索引);按块(list);函数有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()。 2、转换为DF,赋值columns,index,修改添加数据,取行列索引...
2、直接运行df.columns的结果是 <class'pandas.core.indexes.base.Index'>类型 3、运行df.columns.values的结果是数组 ['A' 'B' 'C'] 4、如何将结果转换为列表呢,方法有如下: # 方法1:df.columns.values.tolist() # 方法2:df.columns.tolist() # 方法3:[columnforcolumnindf] # 方法4:list(df.col...
一. 行,列 --> df[] 二. 区域 --> df.loc[], df.iloc[], df.ix[] 三. 单元格 --> df.at[], df.iat[] 下面开始练习: importnumpyasnpimportpandasaspd df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=list('abcdef'),columns=list('ABCD')) df[]: 一维 行维度: 整数切片、标签切片、<...
df.[lambda df: df.columns[0]] # 对每行记录进行过滤,如果该行的col列包含字符串model,即可保留该行,否则会被过滤掉 df.loc(axis=1)[lambda x: x['col'].str.contains('keyword')] # 根据另一个df的col列对当前df的值进行过滤,要对另一个df的col列进行to_list处理,假设test为that['col']中的值...
In[55]:df1=df.reindex(index=dates[0:4],columns=list(df.columns)+["E"])In[56]:df1.loc[dates[0]:dates[1],"E"]=1In[57]:df1Out[57]:ABCDFE2013-01-010.0000000.000000-1.5090595.0NaN1.02013-01-021.212112-0.1732150.1192095.01.01.02013-01-03-0.861849-2.104569-0.4949295.02.0NaN2013-01-040.7...
print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 现在我们遍历列为了遍历列,我们首先创建一个数据框列的列表,然后遍历列表。 # 创建数据框列的列表 columns=list(df) foriincolumns: # printing the third element of the column
num = df[df['名称']=='糖葫芦'].shape[0] grp_list = [df.groupby('名称')[['状态','编号']].nth(n).reset_index(drop=True) \ .rename(columns={'状态':'状态{}'.format(n+1),'编号':'编号{}'.format(n+1)}) \ forninrange(0,num)] ...
输出列,包括两种方法,从结果上来看没有什么区别,具体有啥区别,欢迎留言来分享 df_1["time"].values.tolist(),格式:df[列名].values.tolist() df_1["time"].tolist(),格式:df[列名].tolist() 输出行,本文中其实还是采用输出列的方式,即先将原来的df_1转置再输出列信息,df_2 = df_1.T...
通过list创建的Series为: a0 b1 c2 d3 e4 Name: list, dtype: int64 Series拥有8个常用属性,如下所示。 values:以ndarray的格式返回Series对象的所有元素 index:返回Series对象的索引 dtype:返回Series对象的数据类型 shape:返回Series对象的形状 nbytes:返回Series对象的字节数 ...