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最近使用pandas,一直搞不清楚其中几种切片方法的区别,今天专门看了一下. 0. 把Series的行index或Dataframe的列名直接当做属性来索引. 如: s.index_name df.column_name 但是这种方法索引的名字可能会与自带的方法冲突,比如min,max等等,所以可能会失效.另外,在新版本中,这种索引方法不能作为左值. 1. df[]直接索引 直接索引索引的是列,方口号里面的内容一般是列索引名.也可以接受一个列名组成的list来接受多个列名. df['A'] df…
loc: only work on indexiloc: work on positionix: You can get data from dataframe without it being in the indexat: get scalar values. It's a very fast lociat: Get scalar values. It's a very fast iloc…
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…
1. loc是用标签(也就是行名和列名)来查找,标签默认是数字,但也可以通过index参数指定为字符型等其他的类型. 格式是df.loc[行名,列名],如果列标签没有给出,则默认为查找指定行标签的所有列. 例如: 1.1 创建一个DataFrame,不指定各行的名称(或者说标签),pandas会默认通过数字编号,将各行命名为0,1,2,... 1.2 df.loc[行名],不指定列名,则查找输出该行名的所有列: 1.3 df.loc[行名,列名],则查找行名为0,列名为'id'的值: 1.4 d…
选择列: 选择一列: 选择多列(选择的内容变成list,也就是要两个方括号): 选择一行或多行(loc函数): 选择连续的行(以索引标签为选择参数): 选择非连续的行(以索引标签为选择参数): 选择包含某个特定值的行(以具体行的值为参数): 选择包含多个变量要求的行(各个变量之间要用圆括号括起来,汉字的条件要用名称索引法(中括号)而不能用点取法): 选择包含多个变量条件的行和特定要求的列: 选择某一个元素值(其中loc是按索引选取,iloc是按位置选取): iloc是按位置选取的(方法跟loc类…
摘自:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.loc.html 具体用法,假设数据源为: >>> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], ... index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'], ... columns=['max_speed', 'shield']) >>> df max_s…
pandas以类似字典的方式来获取某一列的值 import pandas as pd import numpy as np table = pd.DataFrame(np.zeros((4,2)), index=['a','b','c','d'], columns=['left', 'right']) print(table) 得到: 如果我们此时需要得到table列的值 例如:table['left'] 即可得到: 如果我们对于行感兴趣,这时候有两种方法,即 iloc 和 loc 方法 loc…
oc与iloc函数 loc函数 import pandas as pd import numpy # 导入数据 df = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv") df_new = df.set_index(["country"]) df_new.loc[list(["Canada"])] # 1 df_new.loc[df_new["duration"]>160]…
1.先来谈一谈loc,loc这个方法就是你有啥我就用啥,你没有的我不用,pandas对象的index,columns有什么,pd.loc[index,column],index就是pd.index的其中的一个值或者是其中几个值组成的序列,或就是pd.index,column是pd.columns中的一个值或者其中几个值,或者就是pd.columns 来来上代码 1 >>>data 2 UserID MovieID Rating 3 1 2 257 2 4 0 3 251 2 5 3 2…
refer to: http://www.cnblogs.com/harvey888/p/6006200.html…