df.loc[ '第一层索引名称' , '第二层索引名称' , '...' ] 1. 显示特定列:(索引处利用元组形式) df.loc[ ('第一层索引' , '第二层索引' , '...') , ] 1. 多个索引值:(需要先对DataFrame进行排序) df.loc[ ( '第一层索引' , ['xxx','xxx'] ) , ] 1. 排序操作: df.sort_index...
切片:直接传入start end或者步长即可 索引:一个的时候直接传入序号或者index,多个的时候传入序号的列表或者index的列表 四、DataFrame 1、创建 2、基本属性 a.shape # 行数 列数 a.dtypes # 列数据类型 a.ndim # 数据维度 a.index # 行索引 a.columns # 列索引 a.values # 对象值,二维ndarray数组 a.head...
使用列名索引:可以通过列名直接索引DataFrame的列。例如,若DataFrame名为df,想要索引名为"column_name"的列,可以使用df[“column_name”]。使用iloc索引:可以通过行索引和列索引的位置来索引DataFrame中的数据。例如,若DataFrame名为df,想要索引第一行、第二列的数据,可以使用df.iloc[0, 1]。使用loc索引:可以通过行...
对于DataFrame 对象,我们只是简单将其打印出来,这一篇我们来学习围绕 DataFrame 的基本操作(添加行、列,删除行、列,排序等),除了 DataFrame,也会介绍另外一个重要的 pandas 数据结构: Series。 首先介绍 pandas 中的三个最常见的概念:index、Series 和 DataFrame。 1、数据的“目录”: index index 也叫索引,索引是...
在Python中,根据DataFrame中的索引选择序列可以通过以下方式实现: 1. 使用loc方法:loc方法可以根据行索引和列标签进行数据的选择。如果要选择某一行的所有列,可以使用以下代码: ...
函数read_excel返回的直接就是一个dataframe类型的数据 2、对于内容的索引 首先看一下Excel表格内的内容 此处我们想索引企业代号为E1的企业的价税合计所在列的数据,用dataframe数据的索隐函数loc来实现,实力操作如下: price_tax_sum = data.loc[data['企业代号']=='E1','价税合计'] ...
（2）添加列添加一列一般有两种情况，如果我们要添加的列，所有行的值都相同的话，我们可以直接以单个值赋值给新添加的列 Series 即可。如下所示：# 直接将新添加的列名当作 DataFrame 的列索引，对其赋新的值df_info["考核结果"] = "合格"# 查看df_info输出为：（3）删除行或列DataFrame 提供了 drop 方法...
Python 中 Dataframe 的几种索引方式 创建一个示例数据框: importpandas as pd df = pd.DataFrame([['乔峰','男', 95,'降龙十八掌','主角'], ['虚竹','男', 93,'天上六阳掌','主角'], ['段誉','男', 92,'六脉神剑','主角'], ['王语嫣','女', 95,'熟知武诀','主角'],...
在Python中,可以使用reset_index()方法来消除DataFrame中的行索引值。该方法将当前的行索引重置为默认的整数索引。示例如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 打印原始DataFrame print...
DataFrame由3部分组成 行索引:index 列索引:columns 值:values 长这个样子 是不是感觉跟Excel表格很像,跟关系型数据库表也很像,跟SPSS的表也像吧,没错,他们都是极其相似的二维表,这种形式的发明还要追溯到1978年的世界上第一款电子表格Visicalc,想要了解,可以戳这里ailsa:1.Excel数据分析:Excel最最最基础的操作有...