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...
import numpy as np # 准备数据 df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ")) 行索引(index):对应最左边那一竖列 列索引(columns):对应最上面那一横行 .loc[]官方释义: Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.(通过标签...
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; 3)at,根据指定行index及列label,快速定位DataF...
#如果采用data[1]则报错data.ix[1:2]#返回第2行的第三种方法,返回的是DataFrame,跟data[1:2]同data['a':'b']#利用index值进行切片,返回的是**前闭后闭**的DataFrame,#即末端是包含的data.irow(0)#取data的第一行data.icol(0)#取data的第一列data.head()#返回data的前几行数据,默认为前五行,需要...
import numpy as np import pandas as pd import perfplot perfplot.save( "out.png", setup=lambda n: pd.DataFrame(np.arange(n * 3).reshape(n, 3)), n_range=[2**k for k in range(25)], kernels=[ lambda df: len(df.index), lambda df: df.shape[0], lambda df: df[df.columns[0...
empty表示Series/DataFrame是否为空的指示符。flags获取与此pandas对象关联的属性。iat根据整数位置访问行/...
num_rows=df.shape[0]print("Dataframe的行数为:",num_rows) 1. 2. 运行上述代码,我们可以得到输出: Dataframe的行数为: 5 1. 3. 完整代码示例 下面是完整的示例代码: importpandasaspd data={'A':[1,2,3,4,5],'B':['a','b','c','d','e'],'C':[True,False,True,False,True]}df=pd...
df=pd.DataFrame(data) # 选择两列 print(df[['Name','Qualification']]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 输出: 列添加: 为了在 Pandas DataFrame 中添加列,我们可以将新列表声明为列并添加到现有数据框。 # Import pandas package ...
在Pandas Dataframe 中,我们可以通过两种方式迭代元素: 遍历行 遍历列 遍历行: 为了迭代行,我们可以使用三个函数 iteritems()、iterrows()、itertuples()。这三个函数将有助于对行进行迭代。 使用iterrows() 对行进行迭代 为了迭代行,我们应用了 iterrows() 函数,该函数返回每个索引值以及包含每行数据的序列。
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 ...