loc(index) 切片 iloc() DataFrame访问 访问对象一列或多列 访问DataFrame中的列很方便,因为DataFrame提供了特殊属性columns,通过具体的列名称,我们就可以轻松获取一列或多列数据。 import numpy as np import pandas as pd data1 = np.random.randint(1,10,9).reshape(3,3) df2 = pd.DataFrame(data1, colu...
importpandasas pd importnumpyas np # 准备数据 df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ")) 行索引(index):对应最左边那一竖列 列索引(columns):对应最上面那一横行 .loc[]官方释义: Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean ...
Import pandas 创建DataFrame Generate sample DataFrame 选择行 Select row with specific condition 获取行的索引 Retrieve row index 获取DataFrame中特定行索引的过程 序列图 下面的序列图展示了整个过程中的对象交互: PandasDeveloperPandasDeveloperimport pddf = pd.DataFrame(data)row = df.loc[df['姓名'] == '...
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...
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...
1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据: (1)loc importpandasaspd data=[[1,2,3],[4,5,6]] index=['a','b']#行号columns=['c','d','e']#列号df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框#print df.loc['a']''' ...
在Pandas中,DataFrame可以通过行索引(row index)来访问和操作数据。行索引可以是整数(默认索引)、字符串或其他数据类型。Pandas提供了多种方法来按行索引访问和操作DataFrame中的数据。 1. 使用 .loc[] 按行索引访问数据 .loc[] 方法允许你通过行索引和列名来访问DataFrame中的数据。如果只传入行索引,它将返回对应...
2.df.iloc[[index],[colunm]] 通过位置选择数据 (1)选择一列,以Series的形式返回列 (2)选择两列或两列以上,以DataFrame形式返回多列 importpandas as pd df=pd.read_csv('../hotel_csv_split/reviews_split_fenci_pos_1_05.csv',header=None,nrows=5)#在读数之后自定义标题columns_name=['mysql_id'...
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下: 1.准备一组DataFrame数据 importpandasaspd df = pd.DataFrame({'AAA': [120,101,106,117,114,122],'BBB': [115,100,110,125,123,120],'CCC': [109,112,125,120,116,115],'DDD':'ABCDEFG'}, index=[1,...
KeyError: 216 如果是因为在原dataframe上删除了某些行,没有重置索引(index),在这个dataframe上使用loc时就会报错: KeyError: 216。注意:loc与iloc是不同的。举例说明吧: dataframe(简记为df)如下,有变…