df.loc['a']File"E:\Anaconda\lib\site-packages\pandas\core\indexing.py",line1328,in__getitem__returnself._getitem_axis(key, axis=0) ... KeyError:'thelabel[a]isnotinthe [index]' 1.4 loc可以获取多行数据 In [57]: df.loc['d':] Out[57]: a b c d123e456 1.5 loc扩展——索引某...
使用.loc索引器时,使用字符串列表或“:”切片按名称引用列。 您可以选择索引标签的范围–选择</ code> data.loc ['Bruch':'Julio'] </ code>将返回数据框中“ Bruch”和“ Julio”的索引条目之间的所有行。 。现在,以下示例应该有意义: # Select rows with index values'Andrade'and'Veness', with all c...
1.用loc按照index提取行 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.c...
df.loc[df.index[[0,2]],'A']df.iloc[[0,2],df.columns.get_loc('A')]如果是多个索引，可...
在Pandas中,可以使用.loc属性对多个列使用AND和OR进行选择。 使用.loc对多个列使用AND进行选择: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'], 'Age': [20, 25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Paris', ...
loc是基于标签的选择方法,意味着我们在使用loc时,需要提供行和列的标签信息来选择数据。 示例代码1:选择单个行 importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data,index=['pandasdataframe.com1','pandasdataframe.com2','pandasdataframe.com3'])result=...
1Basic Usage of loc with MultiIndex 2Select all Rows from Multiple Levels 3Select Data Based on Values 4Select Data from Sorted MultiIndex DataFrame 5Apply Boolean Conditions on Index Levels 6Assign Values to specific indices using MultiIndex ...
data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data,index=['pandasdataframe.com1','pandasdataframe.com2','pandasdataframe.com3'])result=df.loc[df['Age']>30]print(result) Python Copy Output: 示例代码 7:多条件筛选 ...
所以为了避免出错,尽量不用ix,而是用loc函数和标签名、用iloc函数和索引来获取数据! import pandas as pd lst = [[11,12,13],[14,15,16]] index = [1,2] columns=['col_0','col_1','col_2'] df = pd.DataFrame(data=lst, index=index, columns=columns) print df.ix[1] 结果: col_0 11...
loc是location的缩写，iloc是index_location的缩写，前者是基于标签(标签是指通过列名或者索引名定位数据)，后者是基于索引(是指通过列或者行的索引定位数据)使用方法 通过行列：loc[row_name: column_name]，iloc[row_index:column_index]单个标签：loc[row] ；iloc[row_index] -> -> 某一行数据切片：loc[row:...