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(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
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...
df['foo'] = 100 # 增加一列foo,所有值都是100df['foo'] = df.Q1 + df.Q2 # 新列为两列相加df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2'] # 同上# 把所有为数字的值加起来df['total'] =df.select_dtypes(include=['int']).sum(1)df['total'] =df.loc[...
iloc的使用方式为df.iloc[row_index, col_index],也是核心的筛选方式,其原理与loc方法非常相似,只是将原来通过行名列名筛选的方式变成了行索引数和列索引数筛选,需要注意iloc方法筛选数据用列表形式筛选数据是左闭右开的,此处仅介绍以下结合numpy的筛选 df.iloc[:,np.r_[0:3,4]]# 筛选第0列到第3列以及第四...
# 迭代指定的列 for i in df.name: print(i) # 迭代索引和指定的两列 for i,n,q in zip(df.index, df.name,df.Q1): print(i, n, q) 2、df.iterrows() # 迭代,使用name、Q1数据 for index, row in df.iterrows(): print(index, row['name'], row.Q1) ...
后3行,df_data.tail(3) 指定index, 选择行df.iloc[:3] 和head(3)的效果是一样的 选择列 df.iloc[:,:3] 选择前3列 单元格定位 df.iloc[0,1] 选择第1行第2列的单元格数值 选择区域,df.iloc[[:3],[:3]] 前3行,前3列 指定行index,df.loc[[row_index],[col_names]]Copy...
row[True] if True in row.index else [] losers = row[False] if False in row.index else...
cell = worksheet.cell(row=row_index, column=col_index) cell.value = merged_cell.value# 读取原始xlsx文件,拆分并填充单元格,然后生成中间临时文件。defunmerge_cell(filename): wb = openpyxl.load_workbook(filename)forsheet_nameinwb.sheetnames: ...
>>> df.to_csv('data/new_table.csv', index=False) # 保存时除去行索引 >>> df.to_excel('data/new_table2.xlsx', sheet_name='Sheet1') # xls或xlsx格式,需要安装openpyxl 1. 2. 3. 基本数据结构 1、Series 一种类似于一维数组的对象,是由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据...
对于Mysql的任何InnoDB引擎表来说都存在一个主键索引,在没有指定任何字段作为主键时,InnoDB表会生成一个6字节空间的自增主键row_id作为主键。上面的Pandas表的Index(data.index)就相当于mysql表的自增主键row_id。 当然这张MySQL表指定order_id为主键时: ...