importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','baz','qux','quux','corge'],'B':['one','one','two','three','four','five'],'C':[1,2,3,4,5,6],'D':[10,20,30,40,50,60]},index=['a','b','c','d','e','f'])# 使用 loc 方法和条件表...
1.1 创建一个DataFrame,不指定各行的名称(或者说标签),pandas会默认通过数字编号,将各行命名为0,1,2,。。。 1.2 df.loc[行名],不指定列名,则查找输出该行名的所有列: 1.3 df.loc[行名,列名],则查找行名为0,列名为'id'的值: 1.4 df.loc 一个行名,多个列名,列名则以list形式给出: 1.5 df.loc 多...
我们已经知道行和列都有自己的名字,loc就是按照行、列的名字进行提取的,它既能提取行,又能提取列,而且可以根据你构造的list来提取。 1)提取1行 df1=df.loc[0]print(df1,type(df1))返回:省份北京城市北京区崇文人口456GDP1112气温1地形平原气温.13Name:0,dtype:object<class'pandas.core.series.Series'>只提...
1.利用loc、iloc提取行数据 importnumpyas np importpandasas pd #创建一个Dataframedata=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD')) In[1]: data Out[1]: A B C D a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 d 12 13 14 15 #取索引为'a'的行 I...
请注意,在这个例子中,df.loc['bar', 'two']也可以工作,但这种简写符号通常会导致歧义。 如果你还想使用.loc索引特定列,你必须像这样使用元组: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [42]: df.loc[("bar", "two"), "A"] Out[42]: 0.8052440253863785 你不必通过仅传递元组的第一个元素来...
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',...
1,loc,行名称列名称 1.1,行 1 2 3 df.loc['6']# 行名称为6的行,即第2行,即4 5 6 7 df.loc['5':'7']# 行名称为5至7的行,即前3行,注意是前闭后闭 df.loc[['5','7']]# 行名称为5和7的行,前第1第3行 1.2,列 1 2
获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示...
1:取行的操作: house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作 2:取列操作: house_info['price']这是读取csv文件时默认的第一行索引 3:取两列 house_info[['price',tradetypename']] 取多个列也是同理的,注意里面是一个list的列表,不然会报错误; 4:增加列: ...
序列属性 s1 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq']) va1 = s1.values in1 = s1.index va2 = list(va1) print(va2) # 通过list转为列表 # 3.序列方法 s5 = [1, 2, 2.3, 'andy', 'liu', 'li', 'andy'] # 将列表转为序列 s5 = pd.Series(s5) s51 = s5.unique() # 去重 s52 =...