1importpandas as pd2importnumpy as np34file_in ="reskb0"#输入文件56#使用panda中的read_csv读取txt文件7#type(pd_data)=<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>8pd_data=pd.read_csv(file_in,delim_whitespace=True,names='prh')910#方法1:使用.loc定位11pd_pos =pd_data.loc[(pd_data['p']==...
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']...
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...
read_excel(r'C:\Users\XXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0) # print(df) data_0 = df.loc[:,:] print(data_0) 2.2 df.iloc[index,col_index]:参数也是两个。 与df.loc不同的是,iloc的索引只能是自然索引,即无论行索引、列索引,都只能按照从0-N的正整数查询数据。 这里仅举一个...
一、loc :通过标签或布尔数组获得一组行和列。 2-1先定义一个DataFrame: import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'], columns=['max_speed', 'shield']) DataFrame结果: max_speed shield cobra 1 2 viper 4 5 sidewinder...
loc函数的基本用法 1、通过行标签选择数据 使用loc函数,可以通过行标签来选择数据,我们有一个如下所示的DataFrame: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} index = ['row1', 'row2', 'row3'] ...
获取方式如下： 获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示...
python数据分析pandas库loc标签查询 查询单个字段的值 查询结果：查询行索引：查询结果：还是使用上回生成的dataframe数据。在pandas中可以利用loc标签查询，使用对应的字段名查询行或者列，这种查询方式是比较推荐的，因为不想索引查询会因为表的位置发生变化而影响修改代码，而且从逻辑上看也比较简单明了。pandas中loc查询...
Pandas 提供了 Index 对象,每个 Series 都会带有一个对应的Index,用来标记不同的元素,Index 的内容不一定是数字,也可以是字母、中文等,它类似于SQL中的主键。 1.Dateframe的查询 (1)loc——loc&iloc函数: loc函数:通过行索引 “Index” 中的具体标签来取行数据(如取"Index"为"A"的行) ...
python数据分析之pandas数据预处理(数据合并与数据提取、loc、iloc、ix函数详解) 文章目录 一、准备工作二、数据合并 1、merge数据表连接2、添加数据 三、数据提取 1、索引列2、loc函数(⭐)3、...