import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 获取第2行数据 row_2 = df.iloc[1] print(row_2) 输出结果: A 2 B 5 C 8 Name: 1, dtype: int64 使用loc[]获取行和列数据使用loc[]...
2. DataFrame获取行数和列数 (1)获取行数 df.shape[0] 1. (2)获取列数 df.shape[1] 1. 3. DataFrame类型数据的提取 因为DataFrame类型的数据通常量比较大,所以经常会提取前几行,后几行或者某一列,某一行。 (1)提取前5行 df.head(5) 1. (2)提取后5行 df.tail(5) 1. (3)提取某一列 df['...
现在我们有了一个DataFrame,我们可以开始获取行索引名称了。在Pandas中,我们可以通过index属性来获取行索引。 row_index=df.index# 获取行索引print(row_index)# 输出行索引 1. 2. 注释:df.index将返回行索引的对象。通过打印它,我们可以看到当前的行索引。 步骤4: 获取列索引名称 类似地,我们也可以获取列索引名...
1)如图所示,分别是 DataFrame 的行标签和列标签 2)获取 DataFrame 的行标签 # 获取 DataFrame 的行标签 china.index 3)获取 DataFrame 的列标签 # 获取 DataFrame 的列标签 china.columns 4)设置 DataFrame 的行标签 # 注意:DataFrame设置行标签时,并不会改变原来的DataFrame,而是返回的副本 china_df= china.set...
如何获取 DataFrame 的名称并将其打印为字符串? 例子: boston(分配给csv文件的var名称) import pandas as pd boston = pd.read_csv('boston.csv') print('The winner is team A based on the %s table.) % boston import pandas as pd df = pd.DataFrame( data=np.ones([4,4]) ) ...
在Python中,读取DataFrame的指定行列可以通过Pandas库中的.loc和.iloc方法实现。以下是详细的步骤和示例代码: 导入pandas库并读取DataFrame: 首先,你需要导入pandas库,并创建一个DataFrame对象。如果你已经有了一个DataFrame,可以直接跳过这一步。 python import pandas as pd # 示例数据 data = { 'A': [1, 2,...
用pandas中的DataFrame时选取行或列: importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSereis, DataFrameser=Series(np.arange(3.))data=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型data.w #选择表格...
1.组建方法——pd.DataFrame pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None) data= 数据 index= 索引,即行名、行表头 columns= 列名、列表头 使用前要执行前面的import pandas as pd 2.用字典型数据组建——pd.DataFrame 方法基本同上,因为字典型自带一个标签,所以就不用写列名了。
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...