frame.loc['b':'e','state':'year'] #返回的是<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>对象。 1 3、返回布尔型列表的表达式(判断或函数) 要求:根据判断条件读取,取第3列大于2的。 frame.loc[frame['pop']>2,'pop'] #返回的是<class 'pandas.core.series.Series'>对象。 1 frame.loc[frame['pop']...
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...
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
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。 ##df.loc[index, column_number] df.iloc[1,0] ### 输出:10...
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', 'ro...
我们将上面的df.iloc[[0,2],[1,2]]修改成对应的loc形式,就是: df.loc[[0,2],['name','score']] 那么我们的整个程序就变成了: import pandas pandas.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) file_path='d:\\pandas\\test.xlsx' df=pandas.read_excel(file_path,sheet_name=0) pri...
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…
关键点：在进行数据选择和切片的过程中，一般来说，冒号前包含，冒号后不包含。记住这个规律，基本就能理解loc和iloc函数，选择和切片数据的精确位置了。选择第四个数据值 选择前三个数据值，并且把前三个数据值设置为0 我们再来看dataframe数据，先生成所需数据。选择前三行数据 这里要注意，series选择的是数据值，...
在Pandas中，可以通过iloc和loc来选取特定列，具体方法如下：使用iloc选取特定列： iloc是基于整数位置的索引，用于通过行号和列号来选择数据。 语法：df.iloc[行选择, 列选择]。其中行选择和列选择都可以是切片、列表或整数。 示例：df.iloc[0:2, [0, 2]]表示选取第0行到第1行的第1列和第3列...
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...