dataframe_name.loc[row_labels, column_labels(optional)] 1. 行标签和列标签可以采用不同的值。让我们看一些例子来更好地理解它。 选择单行 输入你想要的行的标签,即,如果我们想选择'Ticket',其中的值是'A/5 21171'。 # 注意我们需要使用[]方括号# 这将返回与名称匹配的行的数据。titanic_ticket_index.lo...
s = pd.Series(pd.array([1, 2, 3, 4]), index=['a', 'b', 'c', 'd']) (5)从文件生成:从文件中读取之后得到的DataFrame的每一列都是一个Series: df = pd.read_csv('Mydata.csv') s = df['my_column_name'] (5)从时间序列生成:从时间序列生成的方法也是比较常见的,我们一起来看一下...
一、Series 1.创建 (1)方法一 class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False,fastpath=False) 参数: data:它可以是一个字典、array-like、标量。表示Se
columns=['a','b','d'])df.set_index('b',inplace=True) df.index.name = None print(df)...
Pandas Series 类似表格中的一个列(column),类似于一维数组,可以保存任何数据类型。 Series 由索引(index)和列组成,函数如下: pandas.Series(data,index,dtype,name,copy) 参数说明: data:一组数据(ndarray 类型)。 index:数据索引标签,如果不指定,默认从 0 开始。
importpandasaspd# Create a Seriess=pd.Series([1,2,3,4])# Convert the Series to a DataFramedf=s.to_frame() This will result in a DataFrame with one column and the same index as the original Series: 001122334 Method 2 - Using DataFrame Constructor ...
1.num为列的数字序号,name=df.columns[num],返回的是column的字符串名字,df[name]=df[df.columns[num]]=df['xxx'] 2.关于panda中dataframe的与&运算,详情见我的博客,链接:https://www.cnblogs.com/Rvin/p/9504341.html df_am = df[ np.array(df['MDTime']>=93000000) & np.array(df['MDTime'...
iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行转化为(index, Series)对。index为行索引值,Series为该行对应的数据。 for index,row_data in df.iterrows(): print(index,row_data) iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列转化为(column, Series)对。column为列索引的值,Series为该列对应的数据。 for col,...
s.index[s.tolist().find(x)]#对于len(s)<1000来说更快 s.index[np.where(s.value==x)[0][0]]# 对于len(s)>1000,速度更快 pdi中有一对包装器,叫做find()和findall(),它们速度快(因为它们根据Series的大小自动选择实际的命令),而且更容易使用。
# 返回值为Series,需要.reset_index(name='new_columns')多列才能转成DF df.drop()和del df['column']的区别 1)直接del DF[‘column-name’] 被普遍认为不是最好的方法,建议慎用,参考:https://stackoverflow.com/questions/13411544/delete-column-from-pandas-dataframe-by-column-name ...