import pandas as pd temp = pd.Series([,,,,]) loc用法: temp.loc[:] 0 1 1 2 2 3 3 4 # 输出索引为0-3的值(基于索引) temp.loc[-] 报错 iloc用法: temp.iloc[:] #输出前三个值(基于位置) temp.iloc[-]…

Different Choices for Indexing 1. loc--通过行标签索引行数据 1.1 loc[1]表示索引的是第1行(index 是整数) import pandas as pd data = [[1,2,3],[4,5,6]] index = [0,1] columns=['a','b','c'] df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns) print df.loc[1] ''' a 4 b 5 c…

1.loc意义:通过行标签索引行数据 例: loc[n]表示索引的是第n行(index 是整数) loc[‘d’]表示索引的是第’d’行(index 是字符) 2. .iloc   :通过行号获取行数据,不能是字符 3.  ix——结合前两种的混合索引 三者区别: ix / loc 可以通过行号和行标签进行索引,比如 df.loc['a'] , df.loc[1], df.ix['a'] , df.ix[1] 而iloc只能通过行号索引 , df.iloc[0] 是对的, 而df.iloc['a…

Pandas 是 Python 中基于Numpy构建的数据操纵和分析软件包,包含使数据分析工作变得快速简洁的高级数据结构和操作工具.通过Pandas Series 和 Pandas DataFrame这两个数据结构,我们可以轻松直观地处理带标签数据和关系数据.本节主要介绍Pandas Series的基本使用. Pandas Series Pandas Series是一种类似于数组的一维对象,可以存储不同类型的数据.其中,Series对象的数据存在一组与之关联的数据标签(索引),通过Series的…

pandas中df.ix, df.loc, df.iloc 的使用场景以及区别: https://stackoverflow.com/questions/31593201/pandas-iloc-vs-ix-vs-loc-explanation # Note: in pandas version 0.20.0 and above, ix is deprecated and the use of loc and iloc is encouraged instead. # First, a reca…

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:…

loc与iloc功能介绍:数据切片.通过索引来提取数据集中相应的行数据or列数据(可以是多行or多列) 总结: 不同:1. loc函数通过调用index名称的具体值来取数据2. iloc函数通过行序号来取数据3. 取多行数据时iloc不包含末尾4. 对数据进行筛选使用loc函数,当使用loc函数时,如果index不具有特定意义,而且重复,那么提取的数据需要进一步处理,可用.reset_index()函数重置index相同:1. []中无逗号时,默认取行 举例说明: #构建数据集 df1=pd.D…

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…

在使用pandas的时候,经常要对DataFrame的某一列进行操作,一般都会使用df["xx"].str下的方法,但是都有哪些方法呢?我们下面来罗列并演示一下.既然是df["xx"].str,那么xx这一列必须是字符串类型,当然在pandas里面是object,不能是整形.时间类型等等.如果想对这些类型使用的话,必须先df["xx"].astype(str)转化一下,才能使用此方法. 数据集 数据如下 cat 和指定字符进行拼接 print(d…

Pandas是Python下最强大的数据分析和探索库,是基于Numpy库构建的,支持类似SQL的结构化数据的增.删.查.改,具有丰富的数据处理函数.Pandas有两大数据结构:Series和DataFrame,本文主要对Series的常用用法进行总结梳理. 约定: import pandas as pd 1.什么是Series对象? Series对象本质上类似于一个一维数组,由一列元素(由值和对应的索引)组成. 2.Series对象的创建 Series对象的创建主要是使用pd.Series方法.…