首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从Pandas Dataframe中提取多个数据索引的值

,可以使用lociloc方法。

  1. loc方法:通过标签索引提取数据。可以使用一个列表来指定多个索引值,返回一个包含这些索引值对应的数据的新Dataframe。

示例代码:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例Dataframe
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Sam'],
        'Age': [20, 21, 22, 23],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取多个数据索引的值
indexes = ['Name', 'City']
result = df.loc[:, indexes]

print(result)

输出结果:

代码语言:txt
复制
   Name       City
0   Tom   New York
1  Nick      Paris
2  John     London
3   Sam      Tokyo

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据库TDSQL、腾讯云云服务器CVM。

  • 腾讯云数据库TDSQL:腾讯云提供的高性能、高可用的数据库服务,支持MySQL、PostgreSQL、MariaDB等多种数据库引擎。可满足不同规模和业务需求的数据库存储和访问需求。产品介绍链接:腾讯云数据库TDSQL
  • 腾讯云云服务器CVM:腾讯云提供的弹性计算服务,可快速创建和管理云服务器实例,提供高性能、可靠稳定的计算能力。适用于各种应用场景,如Web应用、移动应用、大数据分析等。产品介绍链接:腾讯云云服务器CVM

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求进行评估和决策。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

pandas | 如何在DataFrame通过索引高效获取数据

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构一些常见用法,整体上大概了解了一下这个数据结构。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合dict,所以我们想要查询表某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key就可以查找了...不仅如此,loc方法也是支持切片,也就是说虽然我们传进是一个字符串,但是它在原数据当中是对应了一个位置。我们使用切片,pandas会自动替我们完成索引对应位置映射。 ?...说白了我们可以选择我们想要字段。 ? 列索引也可以切片,并且可以组合在一起切片: ? iloc iloc名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大,实际上也的确如此。...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引pandas当中用法,这也是pandas数据查询最常用方法,也是我们使用过程当中必然会用到内容。建议大家都能深刻理解,把它记牢。

12.6K10

数据分析工具Pandas1.什么是Pandas?2.Pandas数据结构SeriesDataFrame3.Pandas索引操作索引对象IndexSeries索引DataFrame索引高级索引:标签

数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要数据结构: Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组 对象...DataFrame是一个表格型数据结构,它含有一组有序列,每列可以是不同类型。...DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做是由Series组成字典(共用同一个索引),数据是以二维结构存放。...类似多维数组/表格数据 (如,excel, Rdata.frame) 每列数据可以是不同类型 索引包括列索引和行索引 1....索引操作 索引对象Index 1.Series和DataFrame索引都是Index对象 示例代码: print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2

3.8K20

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量)

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复出现次数(是总数不是每个数量) 前言...,我们在模型训练可以看到基本上到处都存在着Pandas处理,在最基础OpenCV也会有很多Pandas处理,所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了,因为我发现没有Pandas处理基本上想好好操作图片数组真的是相当麻烦...版本:1.4.4 基础函数使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame...记录每个出现次数 语法 DataFrame.duplicated(subset=None,keep='first') 参数 subset:判断是否是重复数据时考虑列 keep:保留第一次出现重复数据还是保留最后一次出现...:", count) 我们看了共计有5个李诗诗,因为第一个没有计数,第二个开始计数故而输出结果是:4 重复 import pandas as pd import numpy as np df =

2.3K30

超全pandas数据分析常用函数总结:下篇

基础知识在数据分析中就像是九阳神功,熟练掌握,加以运用,就可以练就深厚内力,成为绝顶高手自然不在话下! 为了更好地学习数据分析,我对于数据分析pandas这一模块里面常用函数进行了总结。...数据提取 下面这部分会比较绕: loc函数按标签进行提取,iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入: 单个标签,例如5或’a’,(请注意,5被解释为索引标签,...6.2 区域索引 6.2.1 用loc取连续多行 提取索引为2到索引为4所有行,即提取第3行到第5行,注意:此时切片开始和结束都包括在内。 data.loc[2:4] 输出结果: ?...6.2.2 用loc取不连续多行 提取索引为2和索引为4所有行,即提取第3行和第5行。 data.loc[[2,4]] 输出结果: ?...6.2.7 用iloc取具体 提取第3行第7列 data.iloc[2,6] 输出结果:‘high’ 总结:文字变代码,数值少1;代码变文字,数值加1;代码0开始计数;文字1开始计数。

3.9K20

超全pandas数据分析常用函数总结:下篇

基础知识在数据分析中就像是九阳神功,熟练掌握,加以运用,就可以练就深厚内力,成为绝顶高手自然不在话下! 为了更好地学习数据分析,我对于数据分析pandas这一模块里面常用函数进行了总结。...数据提取 下面这部分会比较绕: loc函数按标签进行提取,iloc按位置进行提取pandas.DataFrame.loc() 允许输入: 单个标签,例如5或’a’,(请注意,5被解释为索引标签,...6.2 区域索引 6.2.1 用loc取连续多行 提取索引为2到索引为4所有行,即提取第3行到第5行,注意:此时切片开始和结束都包括在内。 data.loc[2:4] 输出结果: ?...6.2.2 用loc取不连续多行 提取索引为2和索引为4所有行,即提取第3行和第5行。 data.loc[[2,4]] 输出结果: ?...6.2.7 用iloc取具体 提取第3行第7列 data.iloc[2,6] 输出结果:‘high’ 总结:文字变代码,数值少1;代码变文字,数值加1;代码0开始计数;文字1开始计数。

4.9K20

通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

DataFrame Pandas DataFrame 类似于 Excel 工作表。虽然 Excel 工作簿可以包含多个工作表,但 Pandas DataFrames 独立存在。 3....在 Pandas 索引可以设置为一个(或多个)唯一,这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引实际上可用于引用行。...索引也是持久,所以如果你对 DataFrame 行重新排序,特定行标签不会改变。 5. 副本与就地操作 大多数 Pandas 操作返回 Series/DataFrame 副本。...请记住,Python 索引是从零开始。 tips["sex"].str.find("ale") 结果如下: 3. 按位置提取子串 电子表格有一个 MID 公式,用于给定位置提取子字符串。...获取第一个字符: =MID(A2,1,1) 使用 Pandas,您可以使用 [] 表示法按位置位置字符串中提取子字符串。请记住,Python 索引是从零开始

19.5K20

图解pandas模块21个常用操作

3、字典创建一个系列 字典(dict)可以作为输入传递,如果没有指定索引,则按排序顺序取得字典键以构造索引。如果传递了索引索引与标签对应数据将被拉出。 ?...7、列表创建DataFrame 列表很方便创建一个DataFrame,默认行列索引0开始。 ?...8、字典创建DataFrame 字典创建DataFrame,自动按照字典进行列索引,行索引0开始。 ?...11、返回指定行列 pandasDataFrame非常方便提取数据框内数据。 ? 12、条件查询 对各类数值型、文本型,单条件和多条件进行行选择 ? ?...19、数据合并 两个DataFrame合并,pandas会自动按照索引对齐,可以指定两个DataFrame对齐方式,如内连接外连接等,也可以指定对齐索引列。 ?

8.5K12

Pandas必会方法汇总,数据分析必备!

举例:按索引提取单行数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据方法 序号 方法 说明 1 df[val] DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利...() 针对各列多个统计汇总,用统计学指标快速描述数据概要 6 .sum() 计算各列数据和 7 .count() 非NaN数量 8 .mean( ) 计算数据算术平均值 9 .median(...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandasHDF5文件 7 read_html 读取HTML文档所有表格...,如果希望一次性替换多个,old和new可以是列表。...DataFrame是什么?如果你已经清楚了Pandas这些基础东西之后,搭配上文章这些方法,那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

5.9K20

【干货日报】用Python做数据分析更加如鱼得水!Pandas必会方法汇总,建议收藏!

举例:按索引提取单行数值 df_inner.loc[3] 四、DataFrame选取和重新组合数据方法 序号 方法 说明 1 df[val] DataFrame选取单列或一组列;在特殊情况下比较便利...通过行和列标签选取单一 举例:使用iloc按位置区域提取数据 df_inner.iloc[:3,:2] #冒号前后数字不再是索引标签名称,而是数据所在位置,0开始,前三行,前两列。...(自定义索引) 3 .argmin() 计算数据最小所在位置索引位置(自动索引) 4 .argmax() 计算数据最大所在位置索引位置(自动索引) 5 .describe() 针对各列多个统计汇总...再将网页转换为表格时很有用 5 read_excel ExcelXLS或XLSXfile 读取表格数据 6 read_hdf 读取pandasHDF5文件 7 read_html 读取HTML文档所有表格...DataFrame是什么?如果你已经清楚了Pandas这些基础东西之后,搭配上文章这些方法,那你用Pandas去做数据处理和分析必然会游刃有余。

4.7K40

Pandas vs Spark:获取指定列N种方式

因此,如果DataFrame单独取一列,那么得到将是一个Series(当然,也可以将该列提取为一个只有单列DataFrame,但本文仍以提取单列得到Series为例)。...类似,只不过iloc传入为整数索引形式,且索引0开始;仍与loc类似,此处传入单个索引整数,若传入多个索引组成列表,则仍然提取得到一个DataFrame子集。...:SparkDataFrame每一列类型为Column、行为Row,而PandasDataFrame则无论是行还是列,都是一个Series;SparkDataFrame有列名,但没有行索引,...而Pandas则既有列名也有行索引;SparkDataFrame仅可作整行或者整列计算,而PandasDataFrame则可以执行各种粒度计算,包括元素级、行列级乃至整个DataFrame级别...03 小结 本文分别列举了Pandas和Spark.sqlDataFrame数据结构提取特定列多种实现,其中PandasDataFrame提取一列既可用于得到单列Series对象,也可用于得到一个只有单列

11.4K20

Pandas 进行数据处理系列 二

[(df['city'] == 'beijing') & (df['pr'] >= 4000), 'sign'] = 1 对 category 字段依次进行分列,并创建数据表,索引 df 索引列...loc函数按标签进行提取iloc按位置进行提取ix可以同时按标签和位置进行提取 具体使用见下: df.loc[3]按索引提取单行数值df.iloc[0:5]按索引提取区域行数据df.reset_index...()重设索引df=df.set_index(‘date’)设置 date 为索引df[:‘2013’]提取 2013 之前所有数据df.iloc[:3,:2] 0 位置开始,前三行,前两列,这里数据不同去是索引标签名称...,然后将符合条件数据提取出来pd.DataFrame(category.str[:3])提取前三个字符,并生成数据数据筛选 使用与、或、非三个条件配合大于、小于、等于对数据进行筛选,并进行计数和求和...,是多级索引,可以重新定义索引数据 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country': ['China', 'China', 'India', 'India

8.1K30

利用pandas我想提取这个列楼层数据,应该怎么操作?

一、前言 前几天在Python白银交流群【东哥】问了一个Pandas数据处理问题。问题如下所示:大佬们,利用pandas我想提取这个列楼层数据,应该怎么操作?...其他【暂无数据】这些数据需要删除,其他有数字就正常提取出来就行。 二、实现过程 这里粉丝目标应该是去掉暂无数据,然后提取剩下数据楼层数据。看需求应该是既要层数也要去掉暂无数据。...目标就只有一个,提取楼层数据就行,可以直接跳过暂无数据这个,因为暂无数据里边是没有数据,相当于需要剔除。...如果你也有类似这种数据分析小问题,欢迎随时来交流群学习交流哦,有问必答! 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

8810

Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础

Pandas数据处理——渐进式学习 ---- 目录 Pandas数据处理——渐进式学习 前言 Pandas介绍 Pandas 适用于处理以下类型数据数据结构 为什么有多个数据结构?...、不同索引数据轻松地转换为 DataFrame 对象; 基于智能标签,对大型数据集进行切片、花式索引、子集分解等操作; 直观地合并(merge)、**连接(join)**数据集; 灵活地重塑(reshape...数据结构 维数 名称 描述 1 Series 带标签一维同构数组 2 DataFrame 带标签,大小可变,二维异构表格 为什么有多个数据结构? Pandas 数据结构就像是低维数据容器。...用这种方式迭代 DataFrame 列,代码更易读易懂: for col in df.columns: series = df[col] 大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构都是可变...NaN数量 mean :算数平均值 std  :标准差 min  :数据最小 max  :数据最大 横纵坐标转换位置 import pandas as pd import numpy

2.2K50

灰太狼数据世界(三)

比如说我们现在有这样一张表,那么把这张表做成dataframe,先把每一列都提取出来,然后将这些在列数据都放到一个大集合里,在这里我们使用字典。...如果我们想为这些数据添修改索引列(就是数据0,1,2),可以使用index参数指定索引。...这就是我们上节课讲,Series有默认索引,从零开始,那这个dataframe也就会和Series一样,如果不给他指定(列名或索引),他就会从零开始计数。...):字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 pandas支持多个数据源导入数据,包含文件,字典,json,sql,html等等。...首先我们可能需要从给定数据提取出一些我们想要数据,而Pandas 提供了一些选择方法,这些选择方法可以把数据切片,也可以把数据切块。

2.8K30

Python 数据处理:Pandas使用

DataFrame既有行索引也有列索引,它可以被看做由Series组成字典(共用同一个索引)。DataFrame数据是以一个或多个二维块存放(而不是列表、字典或别的一维数据结构)。...时,你可能希望根据一个或多个进行排序。...它们大部分都属于约简和汇总统计,用于Series中提取单个(如sum或mean)或DataFrame行或列中提取一个Series。...: 方法 描述 isin 计算一个表示“Series各是否包含于传入序列布尔型数组 match 计算一个数组到另一个不同数组整数索引;对于数据对齐和连接类型操作十分有用 unique...计算Series唯一数组,按发现顺序返回 value_counts 返回一个Series,其索引为唯一,其为频率,按计数值降序排列 有时,你可能希望得到DataFrame多个相关列一张柱状图

22.7K10

最全面的Pandas教程!没有之一!

如果不带 index 参数,Pandas 会自动用默认 index 进行索引,类似数组,索引是 [0, ..., len(data) - 1] ,如下所示: NumPy 数组对象创建 Series...如果获取多个列,那返回就是一个 DataFrame 类型: ? 向 DataFrame 里增加数据列 创建一个列时候,你需要先定义这个列数据索引。举个栗子,比如这个 DataFrame: ?...同时你可以用 .loc[] 来指定具体行列范围,并生成一个子数据表,就像在 NumPy里做一样。比如,提取 'c' 行 'Name’ 列内容,可以如下操作: ?...在 DataFrame 缺少数据位置, Pandas 会自动填入一个空,比如 NaN或 Null 。...image 数据描述 Pandas .describe() 方法将对 DataFrame数据进行分析,并一次性生成多个描述性统计指标,方便用户对数据有一个直观上认识。

25.8K64
领券