在Python中,可以使用Pandas库来处理和分析数据。要获取与Pandas中的行相关的值,可以使用以下方法: 1. 使用iloc方法:iloc方法可以通过行索引位置来获取行相关的值。例如,要获取...
loc[row_labels, col_labels]) # 把索引找出来放到 iloc 里用,根据标签获取索引 col_index = df.columns.get_indexer(["A", "B"]) print("col_index:\n", col_index) print("\ndf:\n", df.iloc[:2, col_index]) # label 对应的 index print(df.index.get_indexer(["a", "b"])) # ...
对于一个Series,其中最常用的属性为值(values),索引(index),名字(name),类型(dtype)。 >>> s = pd.Series(np.random.randn(5),index=['a','b','c','d','e'],name='Series Sample',dtype='float64') >>> print(s) a -0.509401 b -0.684058 c -0.759703 d 0.089692 e -0.114861 Name: Seri...
loc方法是df.loc[row_name, col_name],其使用行名搭配列名使用的,使用频率非常高。 7. iloc iloc的使用方式为df.iloc[row_index, col_index],也是核心的筛选方式,其原理与loc方法非常相似,只是将原来通过行名列名筛选的方式变成了行索引数和列索引数筛选,需要注意iloc方法筛选数据用列表形式筛选数据是左闭右开...
df.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 6040 entries, 0 to 6039 Data columns (total 5 columns): UserID 6040 non-null int64 Gender 6040 non-null object Age 6040 non-null int64 Occupation 6040 non-null int64 Zip-code 6040 non-null object dtypes: int64(3), object(2...
pivot()的用途就是,将一个dataframe的记录w数据整合成表格(类似Excel中的数据透视表功能),pivot_table函数可以产生类似于excel数据透视表的结果,相当的直观。其中参数index指定“行”键,columns指定“列”键。 函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_valu...
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ## create data np.random.seed(1) #<--for reproducibility length = 30 ts = pd.DataFrame(data=np.random.randint(low=0, high=15, size=length), columns=['y'], index=pd.date_range(start='2023-01-01', freq='MS...
直接传入一个列表会使用默认索引,也可以通过设置index参数来自定义索引。 传入一个字典。 也可以将数据与数据标签以key:value(字典)的形式传入,这样字典的key值就是数据标签,value就是数据值。 利用index方法获取Series的索引 获取一组数据的索引是比较常见的序列,利用index属性就可以直接获得Series的索引值。
层次索引是 pandas 的一个重要特性,它使您能够在轴上具有多个(两个或更多)索引级别。另一种思考方式是,它为您提供了一种以较低维度形式处理较高维度数据的方法。让我们从一个简单的示例开始:创建一个 Series,其索引为列表的列表(或数组): In [11]: data = pd.Series(np.random.uniform(size=9), ...
index() # Same, but raises ValueError if there's no match. <str> = <str>.lower() # Changes the case. Also upper/capitalize/title(). <str> = <str>.replace(old, new [, count]) # Replaces 'old' with 'new' at most 'count' times. <str> = <str>.translate() # Use `str.ma...