frame.loc[frame['pop']>2,'pop'] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。 1 frame.loc[frame['pop']>2,['pop']] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。 1 要求:根据函数读取,取第3列大于2的所有行与列。 frame.loc[lambda x: x['pop']>2] 1 iloc方法 1、单...
1 df.iloc 官方文档中定义为“基于整数位置的索引,用于按位置选择。” df.iloc就是只根据行列号对数据进行切片或选择。当作数组取数就行。 df.iloc [ raw , col ]:第一个参数raw表示行选,第二个参数表示列选,都必须是整数。 例子: import pandas as p
loc[:, ['A', 'B']] 在这个例子中,df.loc[[0, 1]]选择了第1行和第2行,df.loc[:, ['A', 'B']]选择了’A’列和’B’列。注意,在loc方法中,行标签和列标签都是字符串类型。ilociloc方法基于整数位置进行数据选择。它通过行位置和列位置来定位数据。以下是一个简单的示例: import pandas as pd...
在刚学习Python的时候,对于loc、iloc、at、iat、ix有点混乱,没有进行过整理和梳理。所以针对这几种用法进行一次案例的整理。本次优先整理loc和iloc SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但…
在Pandas中,`iloc` 和 `loc` 是两种不同的索引方式,用于访问和选择数据。 iloc(位置索引) 通过整数位置进行索引。使用整数来选择行和列,类似于 NumPy 的索引方式。 importpandasaspd df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['row1','row2','row3'])# 使用 iloc...
通过一个例子来理解 loc。我们有以下名为 df 的 pandas DataFrame(如下所示),我们想要访问列“a”中第二行对应的值,即 10。 我们可以使用以下代码访问该值: ##df.loc[index, column_name] df.loc[1,'a'] ### 输出:10 类似地,iloc用于使用索引和列号访问值。
在Pandas中，数据选取方式比SQL更加灵活，不仅可以通过列名称选取数据，还可以根据列在数据表中的位置进行选取。接下来，我们将分别介绍loc与iloc两种数据选取方式。一、loc loc是通过标签或布尔数组来获取一组行和列的数据。1. 首先，我们定义一个DataFrame，以下为DataFrame的结果。2. 通过行标签获取整行...
### Python中`loc`和`iloc`的区别 在Pandas库中,`DataFrame`是一个非常常用的数据结构。为了高效地对数据进行索引、选择和操作,Pandas提供了多种方法。其中,`loc`和`iloc`是两个非常基础且重要的函数,用于基于标签(label)和整数位置(integer position)进行数据的选取。下面详细解释它们的区别和使用方法。 ### `...
前面的内容中,我们使用了pandas库提供的read_excel方法。使用它将我们在Excel中的数据内容,然后写入了另一个文件中。 其中,我们用到的是read_excel的usecols参数来实现表格中数据的选择。 其实,pandas为我们提供了更加灵活和强大的loc,iloc。使用它们,能够让我们有能力更加细致地去操作Excel。 下面是我们之前使用的,用...
针对于dataframe格式的数据，loc和iloc中括号中，表示的意思是 df1.iloc[行开始 : 行结束, 列开始 : 列结束]大家记住以上公式，就可以灵活的对dataframe格式的数据进行选择和切片操作了。注意，第一行的数据位置是0，所以行开始为1的话，表示从第二行开始选择，行结束为4的话，表示到第四行结束，但是不包括第...