比如获取多列(行), 方法为:df[['col1','col2']] 当只获取一个列(行)的时候,可以直接填写,df['col1']。 切片的含义 类似于列表的切片,开始:结束,pandas会获取开始->结束之间的行(列) 切片时,loc包含两端点,左闭右闭;iloc不包含结束点,左闭右开 “:”表示行(列)切片的意思,行开始点:行结束点。
data['columns']#columns即你需要的字段名称即可#注意这列的columns不能是index的名称#如果要打印index的话就data.indexdata.columns#与上面的一样 以上全过程用到的库: pandas,xlrd , openpyxl 5.找出指定的行和指定的列 主要使用的就是函数iloc data.iloc[:,:2]#即全部行,前两列的数据 逗号前是行,逗号后...
1:选择列 通过列名:data['商品名称'] #引入pandas import pandas as pd data = pd.read_excel('test001.xlsx') data1 = data['商品名称'] print(data1) 2:删除列 通过列名:del data['商品名称'] #引入pandas import pandas as pd data = pd.read_excel('test001.xlsx') del data['商品名称'] p...
一、筛选行要筛选数据集中的行，可以使用以下方法：1. 根据条件筛选使用 Pandas 的 loc 方法可以根据指定的条件筛选行例。如，假设有一个名为 df 的数据集，其中包含一个名为“age”的列，我们可以使用以下代码筛选出年龄大于 25 岁的人：```pythondf.loc[df['age'] > 25]```这将返回一个新的 DataFrame...
可以把df['name'].str.contains('White')这个布尔索引理解为构建了一个新列,然后基于这一列进行筛选。 基于DateTime 类型的记录筛选 如果列的类型是DateTime类型,比如本示例的date列。pandas 读取 csv 文件时,date 列是 str 类型,所以我们先将 date 列转换成 datetime 类型,然后基于 pandas 的Timestamp类型构建筛...
Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具,它提供了高效、灵活的数据结构和数据分析功能。在处理数据时,经常需要根据特定条件选择满足条件的行,并且只选择其中的一部分列进行操作。 要选择特定行满足条件的列,可以使用pandas的DataFrame数据结构和相关方法。DataFrame是一个二维表格,类似于Excel中的数据表,它由行...
简介:在Python中,我们可以使用Pandas库的DataFrame来处理和分析数据。如果你想修改DataFrame中特定行的特定列,可以使用loc或iloc方法。下面是一个示例,说明如何进行此操作。 即刻调用文心一言能力 开通百度智能云千帆大模型平台服务自动获取1000000+免费tokens 立即体验 首先,我们需要导入pandas库并创建一个DataFrame。 import...
一、单列查询(四种方式) #方式一:选择列名sample['a']#方式二:使用iloc方法,基于位置的索引sample.iloc[:1,0]#方式三:使用loc方法,基于标签的索引sample.loc[:,'a']#方式四:返回pandas数据框类sample[['a']] 我们来看看代码分别执行这四种方式,效果是怎样的 ...
使用pandas库中的iloc方法: https://blog.csdn.net/Bigboss7/article/details/118597351 (loc与iloc方法) 使用iloc方法可以提取某行或者某列: iloc[行:,列] 比如iloc[:,1]的意思就是提取第一列,iloc[1:3
Pandas中有两种方式可以进行特定行列的选取,一种是在知道每一列的名称(label)的情况下(df.loc),一种是在只知道列的位置(integer-location)的情况下(df.iloc)。 1. 选取特定列 针对已知列标签的情况,选取方式如下,如果采用[[]]返回的是dataframe,而采用df.loc['name']返回的则是series ...