1.2 pd.DataFrame 可以使用pd.DataFrame重新构建一个新的dataframe c1 = ['a', 'b', 'c', 'd'] c2 = [1, 2, 3, 4] c3 = ['0.1', '0.3', '0.5', '0.7'] data = pd.DataFrame({'c1': c1, 'c2': c2, 'c3': c3}) newdata = pd.DataFrame(data, columns=['c1', 'c2']) print...
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[]...
importpandasaspd 1. 2. 读取数据 接下来,我们需要读取包含数据的 dataframe,假设 dataframe 名称为 df。 df=pd.read_csv('data.csv')# 读取数据文件,可以是 csv 或其他格式 1. 3. 筛选满足条件的行 我们需要筛选出满足特定条件的行,比如筛选出 ‘column_name’ 列中值为 ‘condition’ 的行。 condition=d...
df.loc['b','W'] # 取‘b'行‘W'列的值,返回类型是int,不带行列索引 df.loc['b']['W'] # 取‘b'行‘W'列的值(从Series类型df.loc['b']中通过索引取值) df.iloc[[0],[0]] # 取第1行、第1列,返回类型是DataFrame,带着行、列索引的 df.iloc[0,0] # 取第1行、第1列的值 df.ilo...
DataFrame中取出某几列时,你可以使用pandas库,它是Python中用于数据分析和操作的一个非常强大的库。以下是如何实现这一点的详细步骤和代码示例: 1. 读取DataFrame数据 首先,你需要有一个DataFrame对象。这通常通过从文件(如CSV、Excel等)读取数据或直接在代码中创建数据来获得。
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) # 使用.loc[]提取特定行和列 # 提取第1行(索引为0)的所有列 row_1 = df.loc[0] # 提取所有行的'A'列 column_A = df.loc[:, 'A'] ...
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 ...
我们先来看,怎么对数据列进行选择。 首先,导入Excel数据 原始数据如下图所示。 新建文件夹“DataFrame通过列选择数据”,文件“Python笔记本源程序.ipynb”,Excel原始数据“input.xlsx” 如上图所示,编写导入数据代码,赋值DataFrame格式变量df,查看df的数据内容。这里,我们要多查看DataDrame变量数据集的内容,这样我们才能...
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...