按行选择(超级实用!) first_two = sales_data.iloc[:2] # 前两行 promo_items = sales_data[sales_data['促销']] # 所有促销商品 传说中的交叉选择 ✨ result = sales_data.loc['A03', '单价'] # 输出:8999 ``` ▶️ 数据清洗魔法 处理缺失值(真实数据永远
Use.index[position]to get a specific index value by position. Use.get_loc(value)on.indexto find the position of a specific index value. Useinkeyword (e.g.,value in df.index) to verify if a value exists in the index. Quick Examples of Getting Index from Pandas DataFrame ...
用法:DataFrame.first_valid_index() 返回:scalar:type of index 范例1:采用first_valid_index()函数查找数据帧中的第一个非NA /空索引。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creating the dataframedf = pd.DataFrame({"A":[None,None,2,4,5],"B":[5,None,None,44,2],"C":[None,None,None...
index=["first", "second"]) Out[51]: A B C first 1 2.0 b'Hello' seco...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
③ 可以通过Series的values和index属性获取其数组值和索引。 ④ Series 值的获取主要有两种方式: 1. 通过方括号+索引名的方式读取对应索引的数,有可能返回多条数据。2. 通过方括号+下标值的方式读取对应下标值的数据,下标值的取值范围为:[0,len(Series.values)],另外下标值也可以是负数,表示从右往左获取数据。
方法get_level_values()将返回特定级别上每个位置的标签向量: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [23]: index.get_level_values(0) Out[23]: Index(['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='first') In [24]: index.get_level...
Index是Pandas中的常见索引函数,通过它能够构建各种类型的索引,其语法为: 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.Index(data=None,# 一维数组或者类似数组结构的数据dtype=None,# NumPy数据类型(默认值:对象)copy=False,# 是否生成副本name=None,# 索引名字tupleize_cols=True,# 如果为True,则尽...
ndarray 是 NumPy 中的数组类型,当 data 是 ndarry 时,传递的索引必须具有与数组相同的长度。假如没有给 index 参数传参,在默认情况下,索引值将使用是 range(n) 生成,其中 n 代表数组长度: importpandas as pdimportnumpy as np data= np.array(['a','b','c','d'])#使用默认索引,创建 Series 序列...
df = df.set_index(pd.to_datetime(df['raw_time'])).drop(columns=['raw_time']) 2.2 智能切片操作 部分字符串匹配(自动解析) jan_data = df['2025-01'] # 提取2025年1月所有数据 跨频率切片(日->月) q1_data = df['2025-01':'2025-03'] # 自动识别季度边界 ...