stop=6, step=1)自定义索引s1.index = ['a','b','c','d','e','f'] s1 a 1 b ...
Pandas 的 Index 对象是用于标识轴标签的基类,它提供了丰富的功能来表示和管理数据的索引。 以下是 Index 对象的一些关键特性和用途: 唯一标识:Index 对象为数据提供唯一的标识符,这对于数据的选择和操作至关重要。 标签基础:与基于位置的索引(如 Python 列表的索引)不同,Index 允许基于标签的索引,这使得数据操作更...
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。 这里提到了index和columns分别代表行标签和列标签,就...
# return the new index based on the conditionresult = idx1.where(idx1 <100, idx2)# Print the resultprint(result) 输出: 正如我们在输出中看到的,Index.where函数已成功返回满足传递条件的Index对象。 范例2:采用Index.where函数返回满足传递条件的索引。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# Creat...
row = df.index.get_loc(1102)# get_loc()返回索引值(所在的行号)df[row:row+1]# 多行操作df[3:5]# 切片# 单列索引df['School']# 多列索引df[['School','Math']]# 函数式索引df[lambdax:['Math','Physics']] 2. 布尔索引 2.1 布尔符号:'&', '|', '~',分别代表 和and,或or,非not ...
df.iloc[where] 根据整数选择一行或多行 df.iloc[:, where] 根据整数选择一列或多列 df.iloc[where_i, where_i] 根据整数选择行和列 df.at[label_i, label_i] 根据行列的标签位置选择单个标量值 df.iat[i, j] 根据行列的整数位置选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择行和列 get_value, set_value...
value_counts方法 pandas.DataFrame按照某几列分组并统计:groupby+count pandas.DataFrame按照某列分组并求和 pandas.DataFrame按照某列分组并取出某个小组:groupby+get_group pandas.DataFrame排序 pandas.DataFrame按照行标签或者列标签排序:sort_index方法 pandas.DataFrame按照某列值排序:sort_values方法by参数 pandas....
df_inner.sort_index() 5、如果prince列的值>3000,group列显示high,否则显示low: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_inner['group'] = np.where(df_inner['price'] > 3000,'high','low') 6、对复合多个条件的数据进行分组标记 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ...
where和mask方法 where 替换条件为false处的值,mask相反,替换条件为true处的值, where和mask方法是在DataFrame上调用的条件方法。它接受一个条件表达式作为参数,并将不符合条件的元素替换为指定的值。被替换的元素仍保留在DataFrame中,只是值变为指定的替换值。 df.where(cond, other=nan, inplace=False, axis=...
dropna(axis=0,where='any',…) fillna() isnull() notnull() 十一、pandas:其他常用方法 pandas常用方法(适用Series和DataFrame): mean(axis=0,skipna=False) #求平均值 sum(axis=1) #求和 sort_index(axis, …, ascending) #按行或列索引排序 ...