print('选取【采集时间】列:\n', df.采集时间) 1. 4、loc和iloc行列选择 (1)loc用法 语法:df.loc[行索引名称或条件,列索引名称] loc是针对DataFrame索引名称的切片方式,必须传入的是索引名称,否则不能执行;且行索引不能为空,否则将失去意义。 第一种用法,行列索引同时都有: print('选取【采集时间】整列...
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...
2.1、查看访问DataFrame中的数据 2.1.1、使用字典访问内部数据的方式访问DataFrame单列数据 2.1.2、使用访问属性的方式访问DataFrame单列数据 2.1.3、DataFrame单列多行数据获取 2.1.4、访问DataFrame多列的多行数据 2.1.5、访问DataFrame多行数据 2.1.6、使用DataFrame的head和tail方法获取多行数据 2.1.7、使用loc和i...
1、pandas排序,并取前N列数据 # df_sorted = df.sort_values(by="列名")df_sorted=df.sort_values(by="Z")[:3]按Z列排序,并取前三行# 输出结果为:WXYZA0123B4567C891011 2、取行、取列DataFrame.loc,DataFrame.iloc - 取行DataFrame.loc,DataFrame.iloc ...
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; ...
data.iat[1,1] #选取第二行第二列,用于已知行、列位置的选取。 例子: import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame(np.arange(15).reshape(3,5),index=['one','two','three'],columns=['a','b','c','d','e']) ...
1、导入pandas模块 import pandas as pd 2、导入演示数据 df=pd.DataFrame({'姓名':["小强","小李","小王","张飞"],"年龄":[24,46,22,42],"籍贯":["北京","上海","广州","四川"]})3、输入提取列的代码 df.iloc[:,0] #提取第1列，把0修改为2就是提取第3列 4、打印结果 print(df.iloc...
从pandas.dataframe 中提取特定列 社区维基1 发布于 2023-01-03 新手上路,请多包涵我正在尝试使用 python 读取我的 csv 文件,将特定列提取到 pandas.dataframe 并显示该数据框。但是,我没有看到数据框,我收到 Series([], dtype: object) 作为输出。下面是我正在使用的代码: 我的文档包括: product sub_product...
print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121 2、 返回列数: df.shape[1] 返回行数: df.shape[0] 或者: len(df) 示例: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[1,2,3]}) print df print "row,col,row" ...