通过指定pandas.DataFrame和pandas.Series的index(下标),可以选择和获取行/列或元素的值。根据[]中指定的值的类型,可以获取的数据会有所不同。 将描述以下内容。 获取pandas.DataFrame的列 列名称:将单个列作为pandas.Series获得 列名称的列表:将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得 获取pandas.DataFrame的行 行名...
首先,我们需要导入pandas库,然后创建一个DataFrame。 importpandasaspd# 创建DataFramedata={'A':[1,2,3,4,5],'B':['a','b','c','d','e']}df=pd.DataFrame(data)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 步骤2:选出指定index的行 接下来,我们可以使用iloc[]方法来选取指定索引的行。 # 选出...
我创建了一个 Pandas DataFrame df = DataFrame(index=['A','B','C'], columns=['x','y']) 并得到了这个 xy 一个南南 B南南C南南南 现在,我想为特定单元格分配一个值,例如行 C 和列x 。我希望得到这个结果: xy 一个南南 B南南C 10 南 使用此代码: df.xs('C')['x'] = 10 但是, ...
python-数据分析-Pandas-5、DataFrame-index Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的...
DataFrame是二维表格,可以看作是多个series按列排列构成的表格。 行索引可以用index,列索引可以用series Pandas.DataFrame(date=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) Date是数据,可以是字典,二位数组,Series,DataFrame. index是行索引,可以是列表,数组,索引对象,没有则为整数 ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ...
data_frame = pd.DataFrame(contents) # Python之pandas:对pandas中dataframe数据中的索引输出、修改、重命名等详细攻略 # 构造数据 cols01=["name","ID","age","sex",] nums_df_temp=data_frame.loc[:,cols01] nums_csv_file="nums_df_temp.csv" ...
# ===importnumpyasnpimportpandasaspd#四行四列,四行为'a','b','c','d',四列为'first','second','third','fourth'df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=['a','b','c','d'],columns=['first','second','third','fourth'])print(df)df# ===...
如果index为数值形式,采用df = df [df.index%2==0]选择偶数行,或者是等于1选择奇数行。 如果index不是数值类型,采用df = df[[i%2==0 for i in range(len(df.index))]]构建数组选择偶数行所在的下标。 如果是选择列,则采用df=df.iloc[:,[i%2==0 for i in range(len(df.columns))]]的方式进...