loc是根据轴标签进行选择,frame[行标签1,[列名,列名]]。 iloc是根据整数标签进行选择,frame[:1,[1,2]]选择第一行的第一、二列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd import numpy as np frame = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4, 4), index = ['Ohio',...
.get_level_values(level):返回指定level的Index,用于MultiIndex。 .get_loc(key[, method, tolerance]):返回指定label处的下标,由key指定。其中method和tolerance参数见上述。如果method=None,且key指定的label找不到,则抛出异常。 .get_value(series, key):寻找Series指定label处的值。若key指定的label找不到,则...
写法二:loc切片 在方法一中,先通过 dfmi['one'] 在第一层列中做了选择,同时会返回一个DataFrame;进而在继续通过second索引完成 dfmi_with_one['second'] 的查找。虽然两个索引是写在一起的,但pandas会将它们视作独立的两次索引查找,对'second'的查找不是作用在dfmi上而是作用在dfmi['one']所返回的dfmi_...
df.insert(1,"gx", nval)# 也可以通过loc 添加nval = val = np.arange(100,110).reshape(10,1) df1.loc[:,"ix"] = nval# 传入行列索引信息,确定新列标签名# 添加新行df.append(df2)# 添加新行,使用append 方法即可# concat 多列连接# concat函数可以连接多个dataframe数据组成一个更大的dataframe数...
series是带标签的一维数组,所以还可以看做是类字典结构:标签是key,取值是value;而dataframe则可以看做是嵌套字典结构,其中列名是key,每一列的series是value。所以从这个角度讲,pandas数据创建的一种灵活方式就是通过字典或者嵌套字典,同时也自然衍生出了适用于series和dataframe的类似字典访问的接口,即通过loc索引访问。
loc属性 以标签解释 iloc属性 以下标解释 pandas:DataFrame 查看数据常用属性及方法: index 获取索引 T 转置 columns 获取列索引 values 获取值数组 describe() 获取快速统计 DataFrame各列name属性:列名 rename(columns={}) 查看数据常用属性及方法: index 获取索引 ...
importpandasaspd# 创建DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,None,3],'B':[4,5,6]},index=['a','b','c'])# 检查特定位置是否为nullifpd.isnull(df.loc['b','A']):print("Value at index 'b', column 'A' is missing.")else:print("Value exists.") ...
3.DataFrame.get_value(index, col, takeable=False)等价于.loc[index, col],它返回单个值。而Series.get_value(label, takeable=False)等价于.loc[label],它也返回单个值 举例: + View Code 4..get(key[, default])方法与字典的get()方法的用法相同。对于DataFrame,key为col_label ...
这是series的index是columns df.loc[:, "wendu_type"] = df.apply(get_wendu_type, axis=1) ...
['语文','数学','英语']]# df.loc[]只能使用标签索引，不能使用整数索引，通过便签索引切边进行筛选时，前闭后闭# 5.14 学号为'001'的行，所有列df2.loc['001', :]# 5.15 学号为'001'或'003'的行，所有列df2.loc[['001','003'], :]# 5.16 学号为'001'至'009'的行，所有列df2.loc[...