loc函数主要用于基于标签选择数据,但也可以用于布尔索引。 它可以接受单个标签、标签列表、标签切片或布尔数组作为输入。 学习loc的基本语法: 基本语法为:df.loc[行标签或条件, 列标签] 其中,行标签或条件用于指定要操作的行,列标签用于指定要操作的列。 准备一个简单的DataFrame示例: python import pandas as pd...
frame.loc['b'] 1 注意: 上面这种写法,运行"print(type(frame.loc[‘b’]))"可以知道返回的是<class ‘pandas.core.series.Series’>对象,如果要<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>对象可以改成frame.loc[[‘b’]]。 frame.loc[['b']] 1 要求:取第1、2列的第2与第5行,第1、2列的列名分别...
DataFrame是一种二维数据结构,由行和列组成。Series是一种一维数据结构,由索引和值组成。通过使用loc函数,可以很容易地根据行和列的标签来选择和访问数据。 DataFrame.loc的基本语法 使用loc函数的基本语法如下: df.loc[row_label, column_label] 其中,df是DataFrame对象,row_label是行标签,column_label是列标签。
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: ...
获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示...
df[['W']] # 取‘W'列,返回类型是DataFrame df[['W','Y']] # 取‘W'列和‘Y'列 df.loc[:,'W':'Y'] # 取‘W'列到‘Y'列 二、根据行索引取某一行/多行 df.loc['a'] # 取‘a'行,返回类型是Series df.loc[['a']] # 取‘a'行,返回类型是DataFrame ...
loc:值所在的位置。 计算返回每列值的’val’,位置在’loc’中给出。 示例:在第 0 行中,loc = 1,val = 23。在第 1 行中,loc = 4,val = 15,等等。 结果应该是这样的: df = pd.DataFrame({'col1': [0, 1, 1, 0, 3], 'col2': [23, 4, 1, 1, 3], ...
不错的工作，在使用迪克特理解！您已经快到了，您只需“转发”对所有DataFrame对象的调用：...
1.准备一组DataFrame数据 2.loc 标签索引 2.1 loc 获取行 2.1.1 loc 获取一行 2.1.2 loc 获取多行 2.1.3 loc 获取多行(切片) 2.2 loc获取指定数据(行&列) 3. iloc 位置索引 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如...