1.df[] 2.iloc[]按位置切片 3.loc[]按标签切片 4.既按标签又按位置 5.at[],iat[]取单个元素 6.按条件切片 直接上例子~~~ 先导入需要的包,生成一个6行6列的随机df import numpy as np import pandas as pd import random np.random.seed(5)#设置种子 a=np.random.randint(1,10,(6,6))#生成...
df.loc[[False, False, True],['a','c']] 取值为True的行,再取列名称为a和c的列(布尔列表的长度必须为dataframe的长度) df.loc[['A','C'],'a':'c'] 取值索引值为A、C的行,再取列名称为a至c的列(布尔列表的长度必须为dataframe的长度) df.loc['A':'C','a'] 取值索引值A至C的行,再取...
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...
df.iloc[1:3, 0:3]#选择行号为1-2,列号为0-2的数据,注意切片范围为左闭右开 df.iloc[:, [True, False, False]]#行号全选,选择第1列数据 df.iloc[:, lambda df: [0, 2]]#选择dataframe的第1列与第3列 2 df.locloc按照标签或者索引、布尔值或者条件进行选择数据。df.loc [ raw , col ]:...
df.loc[df['Age']>30] 1. 上述代码将返回年龄大于30的所有行。 总结 通过以上步骤,你现在应该知道如何使用loc索引Python中的Dataframe结构数据了。首先,我们需要导入pandas库;然后,我们可以创建一个Dataframe;最后,我们可以使用loc索引来选择所需的数据。希望这篇文章对你有所帮助!
在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[]。这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件)。 2)区域选取(多维选取):df.loc[],df.iloc[],df.ix[]。这种方式可以同时为多个维度设置筛选条件。
# df_sorted = df.sort_values(by="列名")df_sorted=df.sort_values(by="Z")[:3]按Z列排序,并取前三行# 输出结果为:WXYZA0123B4567C891011 2、取行、取列DataFrame.loc,DataFrame.iloc - 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...
一、loc函数的基本用法 1.1 通过标签进行定位 在DataFrame中,每行和每列都有一个唯一的标签,loc函数可以通过这些标签来定位具体的数据。对于一个名为df的DataFrame,我们可以使用df.loc[row_label, column_label]来获取指定行和列的数据。以以下DataFrame为例: ...
df.loc[[1,5],['b','c']] 于这边我们没有命名index,所以是DataFrame自动赋予的,为数字0-9 二、如果我们嫌column name太长了,输入不方便,有或者index是一列时间序列,更不好输入,那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index,比较好记点。
在Python DataFrame中，数据选取和赋值操作可通过三种方式实现，分别是df.at(), df.iloc[]和df.loc[]。以下是它们的详细解释和使用示例：首先，df.at()方法用于根据特定的索引和列名获取单个元素的值，例如：df.at('a', 'A')。其次，df.iloc[]提供了一种更灵活的取值方式。它接受两种参数格式：...