导入所需的库创建DataFrame使用标签取值使用索引取值条件筛选取值选择行和列总结与复习 步骤详解 1. 导入所需的库 importpandasaspd# 导入Pandas库,用于数据处理 1. 2. 2. 创建DataFrame data={'姓名':['小明','小红','小刚'],'年龄':[20,21,22],'城市':['北京','上海','广州']}df=pd.DataFrame(dat...
DataFrame对象名.values[行索引] DataFrame对象名.values[行切片,列切片] 1. 2. 例如: col=['col_1','col_2','col_3','col_4'] row=['row_1','row_2','row_3'] DataFrame_1=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),columns=col,index=row) print(DataFrame_1.values) print(DataFrame_...
是主要的pandas数据结构。 参数: data:结构化或同质的ndarray,可迭代对象,字典或DataFrame 如果data是字典,则按插入顺序排序。 如果字典包含定义了索引的Series,则根据索引进行对齐。如果data本身就是Series或DataFrame,则也会进行对齐。 如果data是字典列表,则按插入顺序排序。 index:索引或类似数组 用于生成结果帧的...
Dataframe的创建与基本操作 创建Dataframe：通过字典、Series、CSV文件等多种方式可以创建Dataframe。例如，使用字典创建：import pandas as pd df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]})选取数据：使用列名或列的索引可以选取数据。例如，选取列1的所有数据：df['列1']数据排序：使...
二、DataFrame.loc[] 标签值切片 1、 df.loc[r1:r2,'c1':'c2'] 2、 df.loc[[r1,r2],['c1','c2']] 或 df.loc[(r1,r2),('c1','c2')] 布尔值-条件查找: 1、选取等于某个值的行 == :df.loc[df['column_name'] == seek_value] 2、选取不等于某个值的行 !=:df.loc[df['column_...
import pandas as pd np_array = np.array([[10,20,30],[30,40,45]]) pd_datas = pd.DataFrame(np_array,columns = ["iOS","android","window phone"]) print(pd_datas.iloc[0:2,0:3]) 分片最难理解的就是iloc了,其中用[x:x,x:x]来表示取值的范围,如下图所示 ...
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printdf.iloc[0]''' c 1 d 2 e 3 '''printdf.iloc['a']''' TypeError: cannot do positional indexing on <class 'pandas.indexes.base.Index'> ...
在pandas模块中，DataFrame是一个二维标签化数据结构，可以存储不同类型的数据，并具有行和列的标签。你可以通过多种方式创建DataFrame，如从现有数据、字典或CSV文件等。下面示例演示从字典中创建一个DataFrame类型。示例代码：import pandas as pd # 从字典创建DataFrame data = {'name': ['Alice', 'Bob', ...
importnumpyasnpimportpandasaspd df=pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一、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,且两者都很好输入,可以选择 .loc ...