(1.2) .DataFrame的loc和iloc访问方式; dishes_name1=detail.loc[:,'dishes_name'] #DataFrame.loc[行索引名称或条件,列索引名称] print("使用loc提取dishes_name列的size:",dishes_name1.size) dishes_name2=detail.iloc[:,3] #DataFrame.iloc[行索引位置,列索引位置] print("使用iloc提取第3列的size:",...
在Python的数据处理库pandas中,DataFrame是一个二维的表格型数据结构,它包含有一系列的行和列,可以存储各种类型的数据。DataFrame提供了丰富的数据操作功能,使得数据处理变得简单高效。本文将详细介绍DataFrame的基本取值方法和常用操作。 二、DataFrame的基本取值 通过索引和标签访问数据 DataFrame中的数据可以通过行索引和列...
data2.loc['a','segments_name'] # 上面提到的直接取值 data2.loc['a',['segments_name','cnt_case_with_segment']] # 一行两列转置成个列表 data2.loc['a':'c',['segments_name','cnt_case_with_segment']] #选取第1行到第3行的数据, 这里面是全闭区间 这里生成dataframe data.loc[data['ge...
python dataframe 取值 文心快码BaiduComate 在Python中,使用pandas库处理DataFrame时,取值是一个常见的操作。DataFrame提供了多种方式来访问其数据,包括通过位置索引(整数索引)、标签索引(列名或行索引)以及条件筛选。下面我将分别介绍这些方法,并附上相应的代码示例。 1. 明确DataFrame取值的具体方法 DataFrame取值主要有...
二、DataFrame.loc[] 标签值切片 1、 df.loc[r1:r2,'c1':'c2'] 2、 df.loc[[r1,r2],['c1','c2']] 或 df.loc[(r1,r2),('c1','c2')] 布尔值-条件查找: 1、选取等于某个值的行 == :df.loc[df['column_name'] == seek_value] 2、选取不等于某个值的行 !=:df.loc[df['column_...
import numpy as np import pandas as pd np_array = np.array([[10,20,30],[30,40,45]])pd_datas = pd.DataFrame(np_array,columns = ["iOS","android","window phone"])print(pd_datas.iloc[0:2,0:3])分片最难理解的就是iloc了，其中用[x:x,x:x]来表示取值的范围，...
defsummary(dat):'''求一个df的列名、每列数据类型、每列非空行数、每列缺失比例、每列取值个数 用于了解原始数据情况 *依赖于 singe_df() from pandas import concat'''dat_head= singe_df(dat.columns,'colname') dat_type= singe_df(dat.dtypes,'type')#如果一列中含有多个类型,则该列的类型会是ob...
1. DataFrame是什么? 2.为什么需要新的混合行列取值方法? 3.如何使用中括号进行混合行列取值? # 1. DataFrame是什么? DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一。它类似于二维表格的数据结构,可以包含不同类型的数据,并且具有标签,也就是行和列的索引。每列可以是不同的数据类型,例如整数、浮点数、字符串等。 在...
DataFrame简介： DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型...