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pandas的loc和iloc_pandas loc函数

目录 pandas索引的使用 .loc 的使用 .iloc使用 .ix的使用 ---- pandas索引的使用 定义一个pandas的DataFrame对像 import pandas as pd....loc[],括号里面是先行后列,以逗号分割,行和列分别是行标签和列标签,比如我要得到数字5,那么就就是: data.loc["b","B"] 因为行标签为b,列标签为B,同理,那么4就是data...那么,我们会想,那我们只知道要第几行,第几列的数据呢,这该怎么办,刚好,.iloc就是干这个事的 .iloc使用 .iloc[]与loc一样,括号里面也是先行后列,行列标签用逗号分割,与loc不同的之处是...同样如果我们需要选择一个区域,比如我要选择5,8,6,9,那么用,iloc来选择就是 data.iloc[1:3,1:3] 因为5第二行第二列,9第三行第三列,注意此处区间前闭后开,所以是1:3,...与loc不同的是loc前闭后闭,以及loc是根据行列标签,而.iloc是根据行数与列数 .ix的使用 .ix我发现,上面两种用法他都可以,它既可以根据行列标签又可以根据行列数,比如拿到5 data.ix

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详解pandasiloc, loc和ix的区别和联系

ilocgets rows (or columns) at particularpositionsin the index (so it only takes integers).iloc索引的特定位置获取行...正确的写法应该如下: # 也就说,不论index是什么类型的,iloc只能写位置,也就是整型数字。..., 正确写法如下: print(df1.iloc[:,0:2]) ''' a b 0 1 2 1 4 5 2 7 8 ''' # iloc索引某些行某些列 print(df1.iloc[0:2,...0:1]) ''' a 0 1 1 4 ''' 3 ix ix的操作比较复杂,pandas版本0.20.0及其以后版本,ix已经不被推荐使用,建议采用iloc和loc实现ix。...到此这篇关于详解pandasiloc, loc和ix的区别和联系的文章就介绍到这了,更多相关pandas iloc loc ix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的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行的值 # 读取第二行的值,与loc方法一样 data1 = data.iloc[1] #...data1 = data.iloc[1, :],效果与上面相同 结果: (2)读取第二列的值 # 读取第二列的值 data1 = data.iloc[:, 1] 结果...读取第2、3行,第3、4列 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里的区间是左闭右开,data.iloc[1:3, 2:4]的第4行、第5列取不到

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ProtobufCmake正确使用

例如,深度学习中常用的ONNX交换模型就是使用.proto编写的。我们可以通过多种前端(MNN、NCNN、TVM的前端)去读取这个.onnx这个模型,但是首先你要安装protobuf。...关于mediapipe的详细介绍另一篇文章。...另外,不同目录内的.cc文件会引用相应目录生成的.pb.h文件,我们需要生成的.pb.cc和.pb.h原始的目录,这样才可以正常引用,要不然需要修改其他源代码的include地址,比较麻烦。...CLionCmake来编译proto生成的.pb.cc和.pb.h不在原始目录,而是集中cmake-build-debug(release),我们额外需要将其中生成的.pb.cc和.pb.h文件移动到原始地址...正确修改cmake 对于这种情况,比较合适的做法是直接使用命令进行生成。

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使用 Pandas Python 绘制数据

在有关基于 Python 的绘图库的系列文章,我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...这非常方便,你已将数据存储 Pandas DataFrame ,那么为什么不使用相同的库进行绘制呢? 本系列,我们将在每个库制作相同的多条形柱状图,以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果: image.png 自行绘制的数据 继续之前,请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码,包括: 运行最新版本的 Python...(用于 Linux、Mac 和 Windows 的说明) 确认你运行的是与这些库兼容的 Python 版本 数据可在线获得,并可使用 Pandas 导入: import pandas as pd df...本系列文章,我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API,但是 Pandas 一定能夺冠。

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PHPstrpos函数的正确使用方式

首先简单介绍下 strpos 函数,strpos 函数是查找某个字符字符串的位置,这里需要明确这个函数的作用,这个函数得到的是位置。 如果存在,返回数字,否则返回的是 false。...而很多时候我们拿这个函数用来判断字符串是否存在某个字符,一些同学使用的姿势是这样的 // 判断‘沈唁志博客’是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客', '博客')) {...沈唁志博客’的第 0 个位置;而 0 if 中表示了 false,所以,如果用 strpos 来判断字符串是否存在某个字符时 必须使用===false 必须使用===false 必须使用=...==false 重要的事情说三遍,正确使用方式如下 // 判断‘沈唁志博客’是否存在‘博客’这个词 if (strpos('沈唁志博客', '博客')===false) { // 如果不存在执行此处代码...原创文章采用CC BY-NC-SA 4.0协议进行许可,转载请注明:转载自:PHPstrpos函数的正确使用方式

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内网穿透神器:Ngrok支付正确使用姿势

然而在实际开发测试环境,我们一般都是在内网开发,所以说对于支付测试是一件比较麻烦的事情。...Ngrok ngrok 是一个反向代理,通过公共的端点和本地运行的 Web 服务器之间建立一个安全的通道。ngrok 可捕获和分析所有通道上的流量,便于后期分析和重放(百度百科)。...优点:使用方便,Docker容器化,配置简单,各平台支持,也可以自己搭建服务器 缺点:ngrok 是一个开源程序,官网服务在国外,国内访问国外速度慢。...客户端和服务端生成/data/ngrok/bin目录下: bin/ngrokd 服务端 bin/ngrok linux客户端 bin...端口,这里我们使用Nginx服务做转发,通过端口映射的方式访问Docker容器(参考docker-compose.yml配置)。

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内网穿透神器:Ngrok支付正确使用姿势

然而在实际开发测试环境,我们一般都是在内网开发,所以说对于支付测试是一件比较麻烦的事情。...Ngrok ngrok 是一个反向代理,通过公共的端点和本地运行的 Web 服务器之间建立一个安全的通道。ngrok 可捕获和分析所有通道上的流量,便于后期分析和重放(百度百科)。...优点:使用方便,Docker容器化,配置简单,各平台支持,也可以自己搭建服务器 缺点:ngrok 是一个开源程序,官网服务在国外,国内访问国外速度慢。...客户端和服务端生成/data/ngrok/bin目录下: bin/ngrokd 服务端 bin/ngrok linux客户端 bin...端口,这里我们使用Nginx服务做转发,通过端口映射的方式访问Docker容器(参考docker-compose.yml配置)。

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Go如何正确重试请求

通过不同的错误码来识别不同的错误,HTTPstatus code可以用来识别不同类型的错误; 重试决策。...在上面这个例子客户端设值了 10ms 的超时时间。服务端模拟请求处理超时情况,先sleep 20ms,然后再读请求数据,这样必然会超时。...使用对冲的时候需要注意一点是,因为下游服务可能会做负载均衡策略,所以要求请求的下游服务一般是要求幂等的,能够多次并发请求是安全的,并且是符合预期的。...但是由于 Go 是无法获取每个 goroutine 的执行结果的,我们又只关注正确处理结果,需要忽略错误,所以需要配合 WaitGroup 来实现流程控制,示例如下: func main() {...总结 这篇文章从接口调用出发,探究了重试的几个要点,讲解了重试的几种策略;然后实践环节中讲解了直接使用 net/http重试会有什么问题,对于对冲策略使用 channel 加上 waitgroup 来实现并发请求控制

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pandas使用数据透视表

经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,excel利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。...pandas,透视表操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据表,解决大麻烦。 pivot_table使用方法: ?...注意,在所有参数,values、index、columns最为关键,它们分别对应excel透视表的值、行、列: ?...参数aggfunc对应excel透视表的值汇总方式,但比excel的聚合方式更丰富: ? 如何使用pivot_table? 下面拿数据练一练,示例数据表如下: ?...总结 本文介绍了pandas pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。

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pandas使用数据透视表

经常做报表的小伙伴对数据透视表应该不陌生,excel利用透视表可以快速地进行分类汇总,自由组合字段聚合计算,而这些只需要拖拉拽就能实现。...pandas,透视表操作由pivot_table()函数实现,不要小看只是一个函数,但却可以玩转数据表,解决大麻烦。...pivot_table使用方法: pandas.pivot_table(*data*, *values=None*, *index=None*, *columns=None*, *aggfunc='mean...values、index、columns最为关键,它们分别对应excel透视表的值、行、列: 参数aggfunc对应excel透视表的值汇总方式,但比excel的聚合方式更丰富: 如何使用pivot_table...pivot_table函数的使用,其透视表功能基本和excel类似,但pandas的聚合方式更加灵活和多元,处理大数据也更快速,大家有兴趣可探索更高级的用法。

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pandas基础:pandas对数值四舍五入

标签:pandas,Python 本文中,将介绍如何在pandas中将数值向上、向下舍入到最接近的数字。...将数值舍入到N位小数 只需将整数值传递到round()方法,即可将数值舍入到所需的小数。...例如,要四舍五入到2位小数: pandas中将数值向上舍入 要对数值进行向上舍入,需要利用numpy.ceil()方法,该方法返回输入的上限(即向上舍入的数字)。...以下两种方法返回相同的结果: 在上面的代码,注意df.apply()接受函数作为其输入。 向下舍入数值 当然,还有一个numpy.floor()方法返回输入的底数(即向下舍入的数字)。...用不同的条件对数据框架进行取整 round()方法的decimals参数可以是整数值,也可以是字典。这使得同时对多个列进行取整变得容易。

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项目中,如何正确使用日志?

一、使用slf4j 使用门面模式的日志框架,有利于维护和各个类的日志处理方式统一 实现方式统一使用: Logback框架 二、打日志的正确方式 1、什么时候应该打日志 当你遇到问题的时候,只能通过debug...,但是系统能自动创建配置文件 即将接近临界值的时候,例如: 缓存池占用达到警告线 业务异常的记录,比如: 当接口抛出业务异常时,应该记录此异常 3、INFO 基本概念 系统运行信息 Service方法对于系统.../业务状态的变更 主要逻辑的分步骤 外部接口部分 客户端请求参数(REST/WS 调用第三方时的调用参数和调用结果 说明 并不是所有的service都进行出入口打点记录,单一、简单service是没有意义的...log.info("查询基地结束"); return baseRepository.selectByExample(ex); } 对于复杂的业务逻辑,需要进行日志打点,以及埋点记录,比如电商系统的下订单逻辑...不要使用.

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PandasAnaconda的安装方法

本文介绍Anaconda环境,安装Python语言pandas模块的方法。 pandas模块是一个流行的开源数据分析和数据处理库,专门用于处理和分析结构化数据。...数据读写方面,pandas模块支持从各种数据源读取数据,包括CSV、Excel、SQL数据库、JSON、HTML网页等;其还可以将数据写入这些不同的格式,方便数据的导入和导出。   ...时间序列分析方面,pandas模块处理时间序列数据方面也非常强大。其提供了日期和时间的处理功能,可以对时间序列数据进行重采样、滚动窗口计算、时序数据对齐等操作。   ...之前的文章,我们也多次介绍了Python语言pandas库的使用;而这篇文章,就介绍一下Anaconda环境下,配置这一库的方法。   ...在这里,由于我是希望一个名称为py38的Python虚拟环境配置pandas库,因此首先通过如下的代码进入这一环境;关于虚拟环境的创建与进入,大家可以参考文章Anaconda创建、使用、删除Python

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使用CSV模块和PandasPython读取和写入CSV文件

CSV文件是一种纯文本文件,其使用特定的结构来排列表格数据。CSV是一种紧凑,简单且通用的数据交换通用格式。许多在线服务允许其用户将网站的表格数据导出到CSV文件。...使用Pandas读取CSV文件 Pandas是一个开源库,可让您使用Python执行数据操作。熊猫提供了一种创建,操作和删除数据的简便方法。...您必须使用命令 pip install pandas 安装pandas库。WindowsLinux的终端,您将在命令提示符执行此命令。...仅三行代码,您将获得与之前相同的结果。熊猫知道CSV的第一行包含列名,它将自动使用它们。 用Pandas写入CSV文件 使用Pandas写入CSV文件就像阅读一样容易。您可以在这里说服。...结论 因此,现在您知道如何使用方法“ csv”以及以CSV格式读取和写入数据。CSV文件易于读取和管理,并且尺寸较小,因此相对较快地进行处理和传输,因此软件应用程序得到了广泛使用

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