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...
DataFrame对象名[列索引] 1. 例如: col=['col_1','col_2','col_3','col_4'] row=['row_1','row_2','row_3'] DataFrame_1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=col,index=row) print(DataFrame_1) print(DataFrame_1['col_1']) >>> col_1 col_2 col_3 col_4 row...
Python DataFrame是pandas库中的一个重要数据结构,用于处理和分析结构化数据。根据条件从数据框列中获取计数可以通过以下步骤实现: 1. 导入pandas库并读取数据:首先,需要导入...
row 0位置没有可以减的，就是NaN。所以最后你得到Nan, 0,0,0,0. 使用shift可以把value沿着index往下Shift。
对于一些需要筛选的数据,判断得到满足条件的index对应的值,此时筛选出的series的index为: index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1)) Site_data = Site_SD[in
2.2 data = 字典 3. s1.index获取索引 4. s1.value获取值 5. pd.DataFrame()-创建DataFrame ...
1.使用index属性: 你可以通过DataFrame的index属性获取索引,然后使用循环遍历它。以下是一个简单的例子: importas #创建一个示例DataFrame 'Name''Alice''Bob''Charlie' 'Age'253035 #遍历索引 forin printf"Index:{}, Name:{'Name'}, Age:{'Age'}" 这将输出: Index: 0, Name: Alice, Age: 25 Index:...
一般我们常需要按列取值,那么DataFrame提供了loc和iloc供大家选择,但是两者之间是由区别的。 1print(frame2)2print(frame2.loc['王五'])#loc可以使用字符串类型的index,而iloc只能是int型的3print(frame0.iloc[2])4Out[3]:5color object price6张三 blue ball 1.27李斯 green pen 1.08王五 yellow pecil 2.39...
s1.index 获取Series对象的值。python s1.values 创建一个DataFrame对象，这是pandas库中的二维表格数据结构。可以使用列表、嵌套列表或字典创建。使用列表创建DataFrame。python data = [['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]]df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age'])使...
df= pd.DataFrame(np.random.random(10),range(10), columns=['foo']) print(df)print('\nInitial Index\n')print(df.index)print('\nSet DataFrame.index.values\n') df.index.values[1::2] =0print(df.index.values)print('\nBut df.index does not change\n')print(df.index)print(df)print...