1、loc:通过标签选取数据,即通过index和columns的值进行选取。loc方法有两个参数,按顺序控制行列选取。 #示例数据集 df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),columns=list('abc'),index=list('defg')) df Out[189]: a b c d 0 1 2 e 3 4 5 f 6 7 8 g 9 10 11 #直接索引行 df.loc...
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))#生成随机矩阵 col=[chr(i) for i...
frame.loc['b':'e','state':'year'] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。 1 3、返回布尔型列表的表达式(判断或函数) 要求:根据判断条件读取,取第3列大于2的。 frame.loc[frame['pop']>2,'pop'] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。 1 frame.loc[frame['pop']...
1,筛选出 行名为2、3,列名为 quantity、item_name、item_price的数据 chipo.loc[[2,3],['quantity','item_name','item_price']] 1. 2,对行名不做限制,只筛选出列名为quantity、item_name 数据 chipo.loc[:,['quantity','item_name']] 1. 3,对列名不做限制,只筛选出行名为5、6的 数据 chipo.l...
loc索引结果 条件筛选示例-iloc的定位功能 例如,我们想要筛选出第二列大于5的所有行组成一个新的dataframe,代码如下: importpandasaspd# 创建一个示例的 DataFramedata={'A': [1, 2, 3],'B': [4, 6, 8],'C': [7, 9, 11]}df=pd.DataFrame(data)# 使用条件索引筛选第二列大于5的行filtered_df=df...
逻辑表达式条件选择:reviews.country=="Italy"会产生一个bool型列表,此时直接作用变成选择行。如果要用bool型向量访问数据框的列,需要使用loc[ : , bool]格式。如果输入一个和数据框的shape相同的bool型数据框,则是对数据框的每一个元素进行选择。 在pandas 库中,可以使用DataFrame对象的loc属性结合逻辑表达式来选择...
首先,我们可以使用dataframe.isin()方法筛选出数据中满足条件的数据。例如,我们想筛选出gender为'F'或'M'的数据: df.loc[df['gender'].isin(['F','M'])] 另外,如果我们想根据某个值是否在一个范围内对数据进行筛选,可以使用dataframe.between()方法。例如,我们想筛选出age在18到30之间的数据: ...
Python Dataframe可以通过条件表达式来基于条件创建新列值。可以使用numpy.where()函数、DataFrame.loc[]方法或DataFrame.apply()方法来实现。 下面是三种常见的方法: 使用numpy.where()函数: 代码语言:txt 复制 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, ...
1. 列选择：可以使用列名来选择DataFrame中的一列数据。可以使用`[ ]`或者`.`操作符来选择。示例代码：# 使用列名选择df['Name']# 使用`.`选择df.Name2. 行选择：可以使用`loc`和`iloc`属性来选择DataFrame中的一行数据。- 使用`loc`属性时，可以使用行标签来选择行。示例代码：# 使用行标签选择df.loc[0...