通过指定pandas.DataFrame和pandas.Series的index(下标),可以选择和获取行/列或元素的值。根据[]中指定的值的类型,可以获取的数据会有所不同。 将描述以下内容。 获取pandas.DataFrame的列 列名称:将单个列作为pandas.Series获得 列名称的列表:将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得 获取pandas.DataFrame的行 行名...
首先,我们导入pandas库,并创建了一个包含示例数据的DataFrame对象。然后,我们使用set_index()方法将name列设置为索引列。最后,使用loc[]方法通过索引和行名获取特定值。这个过程非常简单,但在实际的数据处理和分析中非常有用。 希望本文对你理解Python dataframe通过index与行名取值有所帮助!
df.loc['b']['W'] # 取‘b'行‘W'列的值(从Series类型df.loc['b']中通过索引取值) df.iloc[[0],[0]] # 取第1行、第1列,返回类型是DataFrame,带着行、列索引的 df.iloc[0,0] # 取第1行、第1列的值 df.iloc[0][0] # 取第1行、第1列的值(从Series类型df.iloc[0]中通过序号取值)...
Site_data= Site_SD[index] 如果想要index从0开始排列,则需要如下操作: index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1))Site_data= Site_SD[index].reset_index(drop=True)
在Python中,使用Pandas库可以方便地处理DataFrame对象,并提取其索引。以下是关于如何从DataFrame中提取索引的详细解答: 理解DataFrame中index的概念: DataFrame的索引(index)是用于标识行的一种机制,它可以是数字(默认)、字符串或其他数据类型。索引在数据处理和分析中非常重要,因为它可以帮助我们快速定位和筛选数据。 确...
python中dataframe常见操作:取行、列、切片、统计特征值 mport numpy as np import pandas as pd # iloc 主要用于索引取值 df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5, 4), index=list('ABCDE'), columns=list('wxyz')) print(df) # 取指定行...
DataFrame按行索引排序的方法是sort_index(),接下来我们看一下sort_index()是如何对多层索引进行排序。 默认状态下的排序 df.sort_index() ✨效果 通过结果可以看出每一层都会根据索引值进行相应的升序排列。 df.sort_index()中的level参数可以指定是否按照指定的层级进行排列,第一层级索引值为0,第二层级索引值...
2.2DataFrame数据获取 2.2.1列索引取值 使用单个值或序列,可以从DataFrame中索引出一个或多个列。DataFrame()数据结构,这里用df代表pd.DataFrame(数据),如下表:【例】当我们转换成Series结构后,通过下标和值均可以相互获取。关键技术:可以通过对应的下标或行索引来获取值,也可以通过值获取对应的索引对象以及索引值...
2.2 data = 字典 3. s1.index获取索引 4. s1.value获取值 5. pd.DataFrame()-创建DataFrame ...