先看代码: In [46]: import pandas as pd In [47]: data = [[1,2,3],[4,5,6]] In [48]: index = [0,1] In [49]: columns=['a','b','c'] In [50]: df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns) In [51]: df Out[51]: a b c 0 1 2 3 1 4 5 6 1. loc--通过行标签索引行…

转自:https://blog.csdn.net/qq_21840201/article/details/80725433 ### 随机生DataFrame 类型数据import pandas as pdimport numpy as npframe = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))frame  A B C Da 0.560094 0.352686 0.954100 0.9262…

参考:Pandas中关于 loc \ iloc \ ix 用法的理解 相同点 使用形式都是 df.xxx[ para1 , para2 ] #xxx表示loc iloc ix#df表示一个DataFrame实例 含义是从data提取指定行列的值,其中哪几行用para1声明,哪几列用para2声明,para1与para2的组织形式相同,一般用到的形式为以下4种: #para1取不同值时的行选取,para2取这样值时则为相应的列选取 : 所有行 0:2 第1.2行,下标为0.1 7:9 第8.9行,…

参考: https://blog.csdn.net/xw_classmate/article/details/51333646 1. loc——通过行标签索引行数据 2. iloc——通过行号获取行数据 3. ix——结合前两种的混合索引…

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In [114]: df Out[114]: A B C D 2018-06-30 0.318501 0.613145 0.485612 0.918663 2018-07-31 0.614796 0.711491 0.503203 0.170298 2018-08-31 0.530939 0.173830 0.264867 0.181273 2018-09-30 0.009428 0.622133 0.933908 0.813617 2018-10-31 0.126368 0.981736 0.…

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loc:通过行标签索引数据 iloc:通过行号索引行数据 ix:通过行标签或行号索引数据(基于loc和iloc的混合) 使用loc.iloc.ix索引第一行数据: loc: iloc: ix:…

数据介绍 先随机生成一组数据: import pandas as pd import numpy as np state = ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'] year = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004] pop = [1.3, 1.4, 1.6, 4.5, 2.7] frame = pd.DataFrame({'state': state, 'year': year, 'pop': pop}) print(f…

1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2…