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python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例

用pandas中的DataFrame时选取行或列： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...'w'列，使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列，使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列，返回的是DataFrame...下面是简单的例子使用验证： import pandas as pd from pandas import Series, DataFrame import numpy as np data = DataFrame...类型,**注意**这种取法是有使用条件的，只有当行索引不是数字索引时才可以使用，否则可以选用`data[-1:]`--返回DataFrame类型或`data.irow(-1)`--返回Series类型...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。

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最近，又发现了Pandas中三个好用的函数

所以，对于一个DataFrame，我们可以方便的使用类似字典那样，根据一个列名作为key来获取对应的value值，例如在上述DataFrame中： 当然，这是Pandas中再基础不过的知识了，这里加以提及是为了引出...如果说iteritems是对各列进行遍历并以迭代器返回键值对，那么iterrows则是对各行进行遍历，并逐行返回（行索引，行）的信息。...由于行索引作为namedtuple中可选的一部分信息，所以与iteritems和iterrows不同，这里的返回值不再以元组队的形式显示行索引信息。...04 小结 以上就是本文分享的Pandas中三个好用的函数，其使用方法大体相同，并均以迭代器的形式返回遍历结果，这对数据量较大时是尤为友好和内存高效的设计。...Series可能无法保留原始数据结构类型；而itertuples则以namedtuple形式返回各行信息，行索引不再单独显示而是作为namedtuple中的一项，并可通过itertuples参数加以设置是否保留

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我的Pandas学习经历及动手实践

它包括了行索引和列索引，我们可以将 DataFrame 看成是由相同索引的 Series 组成的字典类型。...（2.1）删除 DataFrame 中的不必要的列或行 Pandas 提供了一个便捷的方法 drop() 函数来删除我们不想要的列或行 df2 = df2.drop(columns=['Chinese'...(double_df) 我们也可以定义更复杂的函数，比如对于 DataFrame，我们新增两列，其中’new1’列是“语文”和“英语”成绩之和的 m 倍，'new2’列是“语文”和“英语”成绩之和的...Pandas 提供 iterrows、itertuples 两种行级遍历。...访问每一行某个元素的时候， 需要getattr函数 使用iteritems遍历每一行 这个访问每一行元素的时候， 用的是每一列的数字索引 3.

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Python 中的 pandas 快速上手之:概念初识

有了 Pandas ,我们不用手动一行一行地读取数据,也不用手动将数据装进 Python 可以使用的数据结构中。Pandas 可以自动帮我们完成这些重复的工作,节省了大量时间和精力。...如果只用Python内置的库,你得自己先把整个 csv 文件读进内存,然后一行行遍历所有数据,计算每个时间戳与目标时间的差值，使用二分查找定位找到需要的值, 找出差值最小的那一行。...它包含多个按列排列的 Series 对象,每列可以有不同的数据类型(这里是字符串和浮点数)。行和列都有标签索引(这里行是 0 1 2,列是 Name Age Weight)。...总之, Index 是 Pandas 中的关键概念, DataFrame 有行索引和列索引,允许我们方便地引用数据。...它们的高效组合和丰富的数据操作方法,构成了 Pandas 作为数据分析利器的强大功能。

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Pandas循环提速7万多倍！Python数据分析攻略

乾明 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用Python和Pandas进行数据分析，很快就会用到循环。 但在这其中，就算是较小的DataFrame，使用标准循环也比较耗时。...我们一起来看看~ 标准循环处理3年足球赛数据：20.7秒 DataFrame是具有行和列的Pandas对象。如果使用循环，需要遍历整个对象。 Python不能利用任何内置函数，而且速度很慢。...在Benedikt Droste的提供的示例中，是一个包含65列和1140行的Dataframe，包含了2016-2019赛季的足球赛结果。...但使用标准循环非常慢，执行时间为20.7秒。 那么，怎么才能更有效率？ Pandas 内置函数: iterrows ()ー快321倍 在第一个示例中，循环遍历了整个DataFrame。...iterrows()为每一行返回一个Series，它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历感兴趣的列。

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数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

，而且都有名字：name、sex、course、grade，通过这些名字，可以索引到某一列，这些名字称为列（索引），因此，在 dataframe，我更愿意将 index 称为行索引，以此和列索引区分开。...dataframe 的基本属性和整体描述 属性 含义 df.shape df 的行数、列数 df.index df 的行索引 df.columns df 的列索引（名称） df.dtypes df 各列数据类型...，方便对比iloc[]和loc[]的第一个参数信息。...series 上次漏说了一个重要的操作 apply()：对列上的数据作处理，它可以使用 lambda 表达式作为参数，也可以使用已定义函数的函数名称（不需要带上()）作为参数，比如我们让每个人的每门课成绩加减...注意 apply() 函数是有返回值的，并且是要用 df['grade'] 接收而不是 df，否则整个 dataframe 只会剩下 grade 这一列。

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针对SAS用户：Python数据分析库pandas

一个例子是使用频率和计数的字符串对分类数据进行分组，使用int和float作为连续值。此外，我们希望能够附加标签到列、透视数据等。 我们从介绍对象Series和DataFrame开始。...可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一列值。可以认为DataFrames是包含行和列的二维数组索引。好比Excel单元格按行和列位置寻址。...解决缺失数据分析的典型SAS编程方法是，编写一个程序使用计数器变量遍历所有列，并使用IF/THEN测试缺失值。 这可以沿着下面的输出单元格中的示例行。...默认情况下，.dropna()方法删除其中找到任何空值的整个行或列。 ? ? .dropna()方法也适用于列轴。axis = 1和axis = "columns"是等价的。 ? ?...thresh参数允许您指定要为行或列保留的最小非空值。在这种情况下，行"d"被删除，因为它只包含3个非空值。 ? ? 可以插入或替换缺失值，而不是删除行和列。.

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Pandas缺失数据处理

好多数据集都含缺失数据，缺失数据有多重表现形式 数据库中，缺失数据表示为NULL 在某些编程语言中用NA表示 缺失值也可能是空字符串（’’）或数值 在Pandas中使用NaN表示缺失值； NaN简介 Pandas..., 这个时候可以使用apply函数 apply函数可以接收一个自定义函数, 可以将DataFrame的行/列数据传递给自定义函数处理 apply函数类似于编写一个for循环, 遍历行/列的每一个元素,但比使用...DataFrame中： 使用apply的时候,可以通过axis参数指定按行/ 按列 传入数据 axis = 0 (默认) 按列处理 axis = 1 按行处理，上面是按列都执行了函数 def avg_3...']+row['column2'] # row['column1']+row['column2']相当于return的值 df['sum_columns'] = sum_columns Series和DataFrame...均可以通过apply传入自定义函数，传入时要想清楚是行还是列

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干货：手把手教你用Python读写CSV、JSON、Excel及解析HTML

DataFrame是一种数据结构，有点像Excel表格，列代表数据集的维度（例如，人的身高和体重），行存储着数据（例如，1000个人的具体身高和体重数据）。...每一行作为文本读入，你需要将文本转为一个整数——计算机可以将其作为数字理解（并处理）的数据结构，而非文本。 当数据中只有数字时一切安好。...参考 查阅pandas文档中讲解reader_csv(…)和write_csv(…)的部分，了解更多可传入的参数。...使用DataFrame对象的.apply(...)方法遍历内部每一行。第一个参数指定了要应用到每行记录上的方法。axis参数的默认值为0。意味着指定的方法会应用到DataFrame的每一列上。...分隔行中缺失了其它列。为了处理这个问题，我们使用DataFrame的.dropna (...)方法。 pandas有多种方法用于处理NaN（Not a Number）情况。

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软件测试|数据处理神器pandas教程（十三）

Pandas是一种广泛使用的Python库，它提供了一组强大的迭代方法，使得数据的遍历和操作更加简单和高效。内置迭代方法Pandas提供了多种迭代方法，用于遍历和操作数据。...遍历DataFrame的列，并返回每一列的标签和数据这些迭代方法允许我们在数据上进行逐行或逐列的操作，并对数据进行处理和分析。...iterrows()方法遍历了DataFrame，并输出了每一行的索引、姓名和冠军数量。...itertuples()方法遍历了DataFrame，并输出了每一行的索引、姓名和冠军数。...我们可以使用iterrows()方法逐行遍历DataFrame，使用itertuples()方法返回命名元组来遍历DataFrame的行，以及使用iteritems()方法逐列遍历DataFrame。

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Python自动化办公之Word批量转成自定义格式的Excel

') # 根据数字处理具体整个文件夹,参数传文件路径,可迭代的最大数可自定义,分隔符也自定义 # dir_handle_by_range(dir_path, 100, '....使用pandas读取到的数据是一个dataFrame，dataFrame的结构就类似于我们在excel文档里面那样行列分明的。...这个dataFrame在控制台打印出来就是： ? 这个结构存入excel就是对应表格的行和列了。这个结构就符合我的实际需求了。 ?...接着在真正的数据提取环节，根据这个进行判断，如果判断到它值是Fales，那么就在每一轮遍历提取数据的最后一次遍历，一次性在它后面的缺失数据的列加上空字符串，作为占位用，这样最后得到的列表长度就都一样了，...pip install pandas和pip install openpyxl就行了。

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