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']...
当每列已有column name时,用 df [ ‘a’ ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index(这里df的index没有指定,是默认生成的下标),且两者都很好输入,可以选择 .loc同时进行行列选择。 In [28]: df.loc[0,'c'] Out[28]: 4 In [29]: df.loc[1:4,['a','c']] Out[29]: a c 1...
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...
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, ...
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], 'col3': [0, 5, 2, 1, 1], 'col4': [1, 2, 6, 4, 0], 'col5': [4, 15, 0,...
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...