我从parse方法中获取list并将其放在类itemList=[]之外
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 ...
# 选择倒数第二行 last_row = data.iloc[-2] print(last_row) 输出: A 2 B 5 C 8 Name: 1, dtype: int64 根据索引标签选择行: # 设定索引标签 data.set_index('A', inplace=True) # 根据索引标签选择行 indexed_row = data.loc[2] print(indexed_row) 输出: B 5 C 8 Name: 2, dtype: ...
修改单个值:df.at[row_index, 'column_name'] = new_value 修改多个值:df.loc[row_indexer, 'column_name'] = new_value 或df.iloc[row_indexer, column_indexer] = new_value df = pd.DataFrame({'姓名':['abao','XQ','翔光','勍哥'],'科目':['语文','数学','英语','英语'],'分数':...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
Index对象不需要是唯一的;你可以有重复的行或列标签。这一点可能一开始会有点困惑。如果你熟悉 SQL,你会知道行标签类似于表上的主键,你绝不希望在 SQL 表中有重复项。但 pandas 的一个作用是在数据传输到某个下游系统之前清理混乱的真实世界数据。而真实世界的数据中有重复项,即使在应该是唯一的字段中也是如此...
Out:pandas.core.indexes.base.Index 2、索引对象不可变,保证了数据的安全 ps.index[0]=2Out:# 索引不可变TypeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-7-da91721757ee>in<module>() --->1ps.index[0]=2E:\Users\Administrator\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.pyin...
# 2.1 从CSV文件读取数据,编码'gbk'pd.read_csv(filename, encoding='gbk')# 2.2 读取前6行,当数据量比较大时，可以只读取前n行 pd.read_csv(filename, encoding='gbk', nrows = 6)# 2.3 第一列作为行索引,忽略列索引 pd.read_csv(filename, encoding='gbk', header=None, index_col=0)# 2...
(most recent call last) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/indexes/base.py:3805, in Index.get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: File index.pyx:167, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() File index.pyx:...
iat', 'idxmax', 'idxmin', 'iloc', 'index', 'infer_objects', 'interpolate', 'is_monotonic', 'is_monotonic_decreasing', 'is_monotonic_increasing', 'is_unique', 'isin', 'isna', 'isnull', 'item', 'items', 'iteritems', 'keys', 'kurt', 'kurtosis', 'last', 'last_valid_index...