df['column_name'] # 通过标签选择数据 df.loc[row_index, column_name] # 通过位置选择数据 df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter...
In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
read_excel('movie.xlsx') print(df) # 获取index是3 column是'电影名称'的值print(df.at[3, '电影名称']) # 获取index是2 ,第2列的内容 print(df.iat[2, 1]) #代码运行结果:无间道 無間道 2009 在选择或者查询数据的时候,肯定会带又一些条件,这时候我们可以直接选择某一个列,进行条件筛选,得到...
6. 分组计算 在sql中会用到group by这个方法，用来对某个或多个列进行分组，计算其他列的统计值。pa...
df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名df.sort_values(by=['s_name', 'team']) # 排序 4、按值大小排序nsmallest()和nlargest() s.nsmallest(3) # 最小的3个s.nlargest(3) # 最大的3个# 指...
③ 可以通过Series的values和index属性获取其数组值和索引。④ Series 值的获取主要有两种方式：1. 通过...
select_dtypes() 的作用是,基于 dtypes 的列返回数据帧列的一个子集。这个函数的参数可设置为包含所有拥有特定数据类型的列,亦或者设置为排除具有特定数据类型的列。 # We'll use the same dataframe that we used for read_csvframex = df.select_dtypes(include="...
()11sql ="select %s from %s"12i =013forindexinindex_list:14self._cursor.execute(sql %(index, table_name))15column_data =self._cursor.fetchall()16index_data.clear()17forjinrange(len(column_data)):18index_data.append(float(column_data[j][0]))19frame_data.insert(i, index, index_...
pandas 最基本的时间序列类型就是以时间戳(TimeStamp)为 index 元素的 Series 类型。 [pandas时间序列分析和处理Timeseries] Selection by Position ix和iloc 行也可以使用一些方法通过位置num或名字label来检索,例如 ix索引成员(field){更多ix使用实例可参考后面的“索引,挑选和过滤”部分}。
df.groupby('name').apply(lambda x: x.sort_values('score', ascending=False)).reset_index(drop=True) 6.选择特定类型的列 drinks = pd.read_csv('data/drinks.csv') # 选择所有数值型的列 drinks.select_dtypes(include=['number']).head() # 选择所有字符型的列 drinks.select_dtypes(include=['...