1. 准备数据 import pandas as pd from io import StringIO csv_txt = '''"date","player1","player2","score1","score2" "2017-06-05","张继科","林思远",3,2 "2017-06-06","丁宁"…

在本章中,我们将讨论如何切割和丢弃日期,并获取Pandas中大对象的子集. Python和NumPy索引运算符"[]"和属性运算符".". 可以在广泛的用例中快速轻松地访问Pandas数据结构.然而,由于要访问的数据类型不是预先知道的,所以直接使用标准运算符具有一些优化限制.对于生产环境的代码,我们建议利用本章介绍的优化Pandas数据访问方法. Pandas现在支持三种类型的多轴索引; 这三种类型在下表中提到 - 编号 索引 描述 1 .loc() 基于标签 2…

Pandas的索引操作 索引对象Index 1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码: print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2.index)) print(df_obj2.index) 运行结果: <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> Int64Index([0,…

Series和Datafram索引的原理一样,我们以Dataframe的索引为主来学习 列索引:df['列名'] (Series不存在列索引) 行索引:df.loc[].df.iloc[] 选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 import numpy as np import pandas as pd # 导入numpy.pandas模块 # 选择行与列 df = pd.DataFrame(np.random.rand(12).reshape(3,4)*100, index = ['on…

import pandas as pd import numpy as np s = pd.Series(np.random.rand(5), index=list('abcde')) # 创建序列,其中 index=list('abcde')为每一行添加索引 s.index.name='alpha' # 为行索引添加名称标签 df = pd.DataFrame(np.random.randn(4,3), columns=['one','two','three']) # 创建DataFrame,…

Series索引的工作方式类似于NumPy数组的索引,不过Series的索引值不只是整数,如: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame obj=Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d']) obj=Series(np.arange(4),index=['a','b','c','d']) obj Out[10]: a 0 b 1 c 2 d 3…

pandas.DataFrame 的 iloc # ------------------------------------------------------------ 'python式的切片,包含为尾位置' In [23]:df = pd.DataFrame({ 'http_status': [200,200,404,404,301], 'response_time': [0.04, 0.02, 0.07, 0.08, 1.0]}, index=[0,1,2,3,4]) In [26]:d…

Series结构 筛选数据 指定值 备注:查找出指定数值的索引和数值. 逻辑运算 备注:查找出值大于2的数据. 复合索引 DataFrame结构 显示指定列 筛选显示 备注:值小于0的显示原值,否则显示空值. 备注:值小于0的显示原值,否则显示原值的负数. 备注:显示a<b的行. 备注:显示a<b且b<c的行.…

显示DataFrame结构中的指定列 使用iloc索引 指定一行的信息 指定多行信息 备注:第[1,5)行信息. 指定行和列 备注:第[0,5)行中第[1,3)列信息. 使用loc索引 指定行信息 备注:设置"Name"列为索引,显示"Name"为"Heikkinen,Miss.Laina"的信息. 获取指定行和列的值 备注:"Name"为"Heikkinen,Miss.Laina"的"Fare&…

选择.修改数据(单层索引) 推荐使用.at..iat..loc..iloc 操作 句法 结果 备注 选择列 df[col] Series 基于列名(列的标签),返回Series 用标签选择行 df.loc[label] Series 基于行名.列名(行.列的标签),默认为df.loc(axis=0)[label] 用函数选择行 df.loc[lambda,lambda] Series 基于行名.列名(行.列的数值),默认为df.loc(axix=0)[lambda] 用整数位置选择行 df.il…