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]

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

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

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

==================================声明================================== 本文原创,转载在正文中显要的注明作者和出处,并保证文章的完整性. 未经作者同意请勿修改(包括本声明),保留法律追究的权利. 未经作者同意请勿用于学术性引用. 未经作者同意请勿用于商业出版.商业印刷.商业引用. 本文不定期修正完善,为保证内容正确,建议移步原文处阅读. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/44239

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

refer to: http://www.cnblogs.com/harvey888/p/6006200.html

pandas读取Excel.csv文件中的数据时,得到的大多是表格型的二维数据,在pandas中对应的即为DataFrame数据结构.在处理这类数据时,往往要根据据需求先获取数据中的子集,如某些列.某些行.行列交叉的部分等.可以说子集选取是一个非常基础.频繁使用的操作,而DataFrame的子集选取看似简单却有一定复杂性.本文聚焦DataFrame的子集选取操作逻辑,力求在实战中遇到子集选取操作的需求时"不迷路". 主目录 一.图解DataFrame DataFrame是一种二维的表格

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

Pandas中loc和iloc函数用法详解(源码+实例)  https://blog.csdn.net/w_weiying/article/details/81411257 Pandas中loc,iloc与直接切片的区别    https://www.cnblogs.com/daozhongshu/archive/2018/04/30/8973439.html

怎样解决python dataframe loc,iloc循环处理速度很慢的问题 1.问题说明 最近用DataFrame做大数据 处理,发现处理速度特别慢,追究原因,发现是循环处理时,loc,iloc速度都特别慢,当数据量特别大得时候真的是超级慢.查很多资料,发现没有详细说明,以下为解决办法 2.问题解决 使用 Pandas.Series.apply 方法,可以对一列数据快速进行处理 Series.apply(*func*, *convert_dtype=True*, *args=()*, **

先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用 df [ 'a' ] 就能选取出一整列数据.如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc df.loc[0, '

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

Pandas--ix vs loc vs iloc区别 0. DataFrame DataFrame 的构造主要依赖如下三个参数: data:表格数据: index:行索引: columns:列名: index 对行进行索引,columns 对列进行索引: 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

pandas中DataFrame的ix,loc,iloc索引方式的异同 1.loc: 按照标签索引,范围包括start和end 2.iloc: 在位置上进行索引,不包括end 3.ix: 先在index上索引,索引不到就在index的位置上进行索引(如果index非全整数),不包括end

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

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

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