1、按照索引取值 1 2 3 4 5 6 7 data=pd.DataFrame({ "company":["A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A","A"], "salary":[10,12,13,36,12,10,12,13,36,12,36,12], "age":[3,1,1,1,1,2,2,1,3,1,11,4] } ) row=data.loc[[0],:] 2、找某一列...
str.contains():包含一个特定的字符串 - 参数na:缺少值NaN处理 - 参数case:大小写的处理 - 参数regex:使用正则表达式模式 str.endswith():以特定字符串结尾 str.startswith():以特定的字符串开头 str.match():匹配正则表达式模式 注:要提取部分匹配的行,可以使用pandas的(str.xxx())方法,根据指定条件提取的...
下面是一个流程图,展示了如何使用pandas DataFrame来找到某个数据对应的行: 开始导入pandas库创建DataFrame使用布尔索引筛选数据得到筛选后的DataFrame结束 完整代码示例 下面是完整的代码示例,展示了如何创建DataFrame并找到特定值对应的行: importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Emily']...
如何找到特定列的值 最大 的行? df.max() 会给我每列的最大值,我不知道如何得到相应的行。 原文由 Miki Tebeka 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
在Python中,可以使用pandas库来处理和操作数据框(dataframe)。要保存每列的最大行值,可以使用max()函数结合apply()方法来实现。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例的数据框 data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} ...
Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行,可以使用==。 代码语言:javascript 复制 df.loc[df['column_name']==some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行,可以使用isin。 代码语言:javascript 复制 df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] ...
isin返回一个布尔系列,所以要选择值不在some_values的行,使用〜来否定布尔系列: df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)] 例如, import pandas as pd import numpy as npdf= pd.DataFrame({'A':'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),'B':'one one two three two two one three'....
import pandas as pd df = {'DataBase':['mysql','test','test','test','test'],'table':['user','student','course','sc','book']} df = pd.DataFrame(df) print(df) print("-"*12) print('===') list_one=['student','sc'] print(type(df['table'])) a=df[(df['table'].isi...
- 取行DataFrame.loc,DataFrame.iloc df.loc["D"] # loc取单行 # 输出结果为: W 12 X 13 Y 14 Z 15 Name: D, dtype: int32 df.loc["A":"D"] # loc取连续多行 # 输出结果为: W X Y Z A 0 1 2 3 B 4 5 6 7 C 8 9 10 11 D 12 13 14 15 df.loc[["A","D"]] # loc...
代码如下，行号为数字第几行暂且认为数字索引吧：importpandasaspddf=pd.DataFrame([2,3,4,3,8],...