index是行索引,即每一行的名字;columns是列索引,即每一列的名字。建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) 1. 2、获取数据帧的行索引...
在上文【字段选取】一小节中,我们使用了选取一个字段的代码DATA['公司中文名称'],笔者在注释中有提到,使用这样的代码选取的数据字段为一维 Series 类型,在上上一期介绍 Pandas 数据类型的文章中>>>Python 教学 | 数据处理必备工具之 Pandas(基础篇),我们已经介绍过 Series 类型,这是一种具有索引的一维数据类型,...
row_index=df.index# 获取行索引print(row_index)# 输出行索引 1. 2. 注释:df.index将返回行索引的对象。通过打印它,我们可以看到当前的行索引。 步骤4: 获取列索引名称 类似地,我们也可以获取列索引名称。Pandas中的columns属性可以帮助我们获取列索引。 column_names=df.columns# 获取列索引print(column_names...
importpandasaspdser1=pd.Series(['A','B','C'],index=[1,2,3])ser2=pd.Series(['D','E'...
# index为每一行的索引,row为每行对象forindex, row in df2.iterrows():print('这是第'+str(index)+'行数据')print(index,row[0],row[1],row[2])# 按索引读取该行指定列数据print(row['id'], row['name'], row['age'])# 按表头名读取该行指定列数据 ...
后3行,df_data.tail(3) 指定index, 选择行df.iloc[:3] 和head(3)的效果是一样的 选择列 df.iloc[:,:3] 选择前3列 单元格定位 df.iloc[0,1] 选择第1行第2列的单元格数值 选择区域,df.iloc[[:3],[:3]] 前3行,前3列 指定行index,df.loc[[row_index],[col_names]]Copy...
importpandasaspd data=pd.read_excel("data.xlsx")forrowindata.itertuples(index=False,name="data"):print("row:",row,"\n")#row: data(序号=1, 分割字符='1&1&1', 固定宽度='111')print("type(row):",type(row),"\n")#type(row): <class 'pandas.core.frame.data'>print("row.序号:...
importpandasaspd# 创建一个DataFramedata={'Name':['John','Emma','Mike'],'Age':[25,28,30],'City':['New York','Paris','London']}df=pd.DataFrame(data)# 使用iterrows获取所有行的值forindex,rowindf.iterrows():print(f"Row index:{index}")print(f"Row values:{row}")print() ...
Row3 3 6 在这个例子中,我们创建了一个包含两列(’Column1’和’Column2’)和三行(’Row1’、’Row2’和’Row3’)的DataFrame。通过pd.DataFrame()方法,我们同时设置了索引(行名)和列名。现在,你可以利用这些行名和列名进行各种数据分析和处理操作。希望这篇文章能帮助你开始在Python中使用pandas处理数据!相关...
3. rank()：这个方法返回排序后的序号，支持多种排名规则，如平均值（average）、最大值（max）、最小值（min）、按出现顺序（first，类似SQL的row_number）以及密集排名（dense，类似SQL的dense_rank），仅适用于数值型数据。接下来，我们将通过实例演示如何在实践中使用这些方法：sort_index()的排序...