frame.index=list('abcde') frame loc方法 1、单个行名/列名 或 行名/列名的列表 要求:读取第2行,行名为’b’。 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’...
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'] == '...
import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 假设我们要获取姓名为'Bob'的行的索引 df_sub = df[df['Name'] == 'Bob'] index = df_sub.index print("Bob的索引是:", index) 使用.loc[]或.iloc[]方法:...
DataFrame常用属性属性 说明 values DataFrame的值 index 行索引 index.name 行索引的名字 columns 列索引 列索引的名字 ix 返回行的DataFrame ix[[x,y,...], [x,y,...]] 对行重新索引,然后对列重新索引 T frame行列转置 """ import pandas as pd from pandas import DataFrame if __name__=='__main...
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']''' ...
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,...
df.loc[[1, 5], ['b', 'c']]由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。df.iloc[1,1]df.iloc[0:3, [0...
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...
python dataframe某列某个值的索引 python数据框索引,一、索引索引的主要作用是对数据做切片,能够从pandas的对象中选取数据子集。1、loc:,如果标签值不存在,会抛出KeyError单个的标签值列表或者数组的标签值切片范围数据(基于索引名称,不属于前闭后开!)布尔型的数
行索引、列索引、loc和iloc 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 ...