1.3 【抽取 多行-连续行】- 行操作 df.loc['王宽':'展昭'] #从 '王宽'行 到 '展昭'行 df.loc[:'雅雅':] #从第1行 到 '雅雅'行 df.iloc[0:2] #从第1行 到第2行 ;(左开右闭原则,取到第3行但不包含第3行) df.iloc[2::] #从第3行 到 最后1行 2.1 【抽取 一列】- 列操作 df...
data['columns']#columns即你需要的字段名称即可#注意这列的columns不能是index的名称#如果要打印index的话就data.indexdata.columns#与上面的一样 以上全过程用到的库: pandas,xlrd , openpyxl 5.找出指定的行和指定的列 主要使用的就是函数iloc data.iloc[:,:2]#即全部行,前两列的数据 逗号前是行,逗号后...
可以把df['name'].str.contains('White')这个布尔索引理解为构建了一个新列,然后基于这一列进行筛选。 基于DateTime 类型的记录筛选 如果列的类型是DateTime类型,比如本示例的date列。pandas 读取 csv 文件时,date 列是 str 类型,所以我们先将 date 列转换成 datetime 类型,然后基于 pandas 的Timestamp类型构建筛...
ioc[r_begin:r_end, c_begin:c:end],iloc[r_begin:r_end, c_begin:c:end]中,r_begin、c_begin表示行、列开始的位置,r_end、c_end表示行、列结束的位置。 如果r_begin或c_end留空,表示从第0行或第0列开始;若r_end或c_end留空,表示到最尾行或最尾列。 敲敲代码,看看效果 importpandas as pdi...
比如获取多列(行), 方法为:df[['col1','col2']] 当只获取一个列(行)的时候,可以直接填写,df['col1']。 切片的含义 类似于列表的切片,开始:结束,pandas会获取开始->结束之间的行(列) 切片时,loc包含两端点,左闭右闭;iloc不包含结束点,左闭右开 ...
小编这次要给大家分享的是Python Pandas如何对列/行进行选择,增加,删除操作,文章内容丰富,感兴趣的小伙伴可以来了解一下,希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。 一、列操作 1.1 选择列 d = {'one': pd.Series([1, 2, 3], index=['a','b','c']),'two': pd.Series([1, 2, 3, 4], index...
一、筛选行要筛选数据集中的行，可以使用以下方法：1. 根据条件筛选使用 Pandas 的 loc 方法可以根据指定的条件筛选行例。如，假设有一个名为 df 的数据集，其中包含一个名为“age”的列，我们可以使用以下代码筛选出年龄大于 25 岁的人：```pythondf.loc[df['age'] > 25]```这将返回一个新的 DataFrame...
SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取。相关函数如下: 1)loc,基于列label,可选取特定行(根据行index); 2)iloc,基于行/列的position; ...
1.导入pandas模块 >>>importpandasaspd 2.导入数据 >>>titanic=pd.read_csv(r'C:\Users\Administrator\Desktop\titanic.csv') 3.选择单列 >>>ages=titanic["Age"]>>>ages.head()022.0138.0226.0335.0435.0Name:Age,dtype:float64>>>type(ages)<class'pandas.core.series.Series'> ...