print(df.iloc[:, 0]) # 选择位置为0的列(即第一列) 同时基于整数位置选择行和列: python print(df.iloc[0, 0]) # 选择位置为(0, 0)的元素 print(df.iloc[0:2, 0:2]) # 选择位置从(0, 0)到(1, 1)的子DataFrame 4. loc和iloc之间的主要区别 索引类型:loc基于标签索引,而iloc基于整数...
frame.loc[:,['year']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。 1 要求:取第2行第3列,第2行行名为’b’,第3列列名为’pop’。 frame.loc['b','pop'] 1 要求:读取dataframe某个区域,比如第3列的第2到第5行,第3列为"pop"列,第2到第5行即b行到e行。 frame.loc['b':'e',...
Python 的DataFrame 中,有几种数值定位/取值方式 1. df.at() 2. df.iloc[] 3. df.loc[] 记忆点如下: 应用: 用于选取数据 : df2=df.loc[参数1,参数2] 用于赋值 :df.loc[参数1,参数2]=1 如下一一进行参数解读及示例 1. df.at(索引,列名) 该函数只能取某一个元素的值 该函数采取,行索引加列名...
print(df)print("===")print(df.loc[[1,3],['BBB','DDD']]) 示例三 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 print(df)print("===")print(df.loc[:,'BBB':]) 3. iloc 位置索引 loc通过位置在DataFrame中选取数据 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 以获取第二行为例 代码语言...
loc通过标签选取数据 df.loc[0] #选取第1行 因为第1行的行号是0所以和iloc效果相同 a 11 b aa c 9 d 1 Name: 0, dtype: object data = {'a':[11,22,33,44], 'b':['aa','bb','cc','dd'], 'c':[9,8,7,6], 'd':[1,2,3,4] } df1 = DataFrame(data,index = ['a','b'...
在Pandas中,`iloc` 和 `loc` 是两种不同的索引方式,用于访问和选择数据。 iloc(位置索引) 通过整数位置进行索引。使用整数来选择行和列,类似于 NumPy 的索引方式。 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]},index=['row1', 'row2', 'ro...
针对于dataframe格式的数据，loc和iloc中括号中，表示的意思是 df1.iloc[行开始 : 行结束, 列开始 : 列结束]大家记住以上公式，就可以灵活的对dataframe格式的数据进行选择和切片操作了。注意，第一行的数据位置是0，所以行开始为1的话，表示从第二行开始选择，行结束为4的话，表示到第四行结束，但是不包括第...
1.1 loc、iloc、ix用途区别 loc:通过选取行(列)标签索引数据 iloc:通过选取行(列)位置编号索引数据 ix:既可以通过行(列)标签索引数据,也可以通过行(列)位置编号索引数据 In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: df=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['in...
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 3.1.2 iloc 获取多行
df.iloc[:,0:-1] # 取最后一列之前的所有列 # 取对应行列的值 df.iloc[0]['W'] df.loc['a','W'] # 在行索引和行位置相同的情况下的写法就是,df.loc[0,'W'] 到此这篇关于Python读取DataFrame的某行或某列的方法实现的文章就介绍到这了,更多相关Python读取DataFrame行列内容请搜索脚本之家以前的...