'Princi','Gaurav','Anuj'],'Age':[27,24,22,32],'Address':['Delhi','Kanpur','Allahabad','Kannauj'],'Qualification':['Msc','MA','MCA','Phd']}# Convert the dictionary into DataFramedf=pd.DataFrame(data)# select all rows and 0 to 2 columnsprint(df.ix[:,0:2...
使用布尔索引选择多个列：# 使用布尔索引选择多个列cols_to_select = df.columns.isin(['A', 'C'])df_selected = df.loc[:, cols_to_select]print(df_selected)输出结果： A C17128239在上面的示例中，我们使用 columns.isin()方法创建一个布尔索引，表示列名是否在指定的列名列表中，然后通过布尔索引...
方法五:数据分箱pd.cut()——最类似于excel中的lookup 构造测试数据 import numpy as np import pandas as pd import random # 随机生成...40,100) for i in range(60)]).reshape(20,3),columns=["语文","数学","英语"]) df['总成绩'] = df.sum(axis=1) df 添加一列条件列...: >=240 这...
使用数据帧.eq 和 DataFrame.all.这将帮助您改进代码的语法并避免错误。df['change3'] = np.where(df.eq('yes').all(axis=1), 'ok' , 'not ok')#if you need select columns#df['change3'] = np.where(df[['change1', 'change2']].eq('yes').all(axis=1), &...
filter_func = df.filter(regex='.*_y$')print(df_filter_func)print()# 使用字典选择列columns_to_select = ['A_x', 'D_y']df_filter_dict = df.filter(items=columns_to_select)print(df_filter_dict)输出结果： A_x B_x1 foo12 bar23 baz C_y D_yTrue1.51False2.52True...
importpandasaspd# 根据条件筛选数据filtered_df = df[df['column_name'] >10]# 根据索引筛选数据 = df.loc[1:5]# 根据列名筛选数据selected_columns = ['column1', 'column2'] = df[]在上面的例子中，我们分别根据条件、索引和列名对数据进行了筛选。通过pandas提供的功能，我们可以方便地根据不同的需求...
我们先创建一个...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行的值 # 读取第二行的值,与loc方法一样 data1...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行,第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里的区间是左闭...
可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型，其中，日期是日期...
方法一:df[columns] 先看最简单的情况。输入列名,选择一列。例如: df['course2'] 输出结果为: 1 90 2 85 3 83 4 88 5 84 Name: course2, dtype: int64 df[column list]:选择列。例如: df[['course2','fruit']] 输出结果为: course2fruit 1 90 apple 2 85 banana 3 83 apple 4 88 oran...
(2)列索引修改:列索引用reindex(columns=['m1','m2','m3']),用参数columns来指定对列索引进行修改。修改逻辑类似行索引,也是相当于用新列索引去匹配原来的数据,没匹配上的置NaN 例: (3)同时对行和列索引进行修改可以用 2.丢弃指定轴上的列(通俗的说法就是删除行或者列):drop ...