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

pandas遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法: 简单对上面三种方法进行说明: iterrows(): 按遍历,将DataFrame的每一迭代为(index, Series)对,可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按遍历,将DataFrame的每一迭代为元祖,可以通过row[name]对元素进行访问,比iterrows()效率高。...iteritems():按遍历,将DataFrame的每一迭代为(列名, Series)对,可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...(index) # 输出每行的索引 1 2 row[‘name’] # 对于每一,通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

6.9K20
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

pandas dataframe删除一或一:drop函数

pandas dataframe删除一或一:drop函数 【知识点】 用法: DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明: labels 就是要删除的行列的名字,用列表给定 axis 默认为0,指删除,因此删除columns时要指定axis=1; index 直接指定要删除的 columns...直接指定要删除的 inplace=False,默认该删除操作不改变原数据,而是返回一个执行删除操作后的新dataframe; inplace=True,则会直接在原数据上进行删除操作,删除后无法返回。...因此,删除行列有两种方式: 1)labels=None,axis=0的组合 2)index或columns直接指定要删除的 【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import...pandas as pd df=pd.read_excel('data_1.xlsx') print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) df=df.drop

4K30

Pandas个人操作练习(1)创建dataframe及插入列、操作

使用pandas之前要导入包: import numpy as np import pandas as pd import random #其中有用到random函数,所以导入 一、dataframe...创建 pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) data:numpy ndarray(结构化或同类...data,其他默认,可以看到索引和列名都为(0,1,2,,,n),可以看出dataframe最不能缺少的为data df = pd.DataFrame(np.random.randn(8,5)) (2...关键点是axis=1,指明是的拼接 三、dataframe插入行 插入行数据,前提是要插入的这一的个数能与dataframe中的数对应且列名相同,思路:先切割,再拼接。...假如要插入的dataframe如df3有5,分别为[‘date’,’spring’,’summer’,’autumn’,’winter’], (1)插入空白一 方法一:利用append方法将它们拼接起来

1.8K20

python中pandas库中DataFrame的操作使用方法示例

pandas中的DataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...#利用index进行切片,返回的是**前闭后闭**的DataFrame, #即末端是包含的 #——————新版本pandas已舍弃该方法,用iloc代替——————— data.irow...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...[0,2]] #选择第2-4第1、3 Out[17]: a c two 5 7 three 10 12 data.ix[1:2,2:4] #选择第2-3,3-5(不包括5) Out...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandasDataFrame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

13.3K30

用过Excel,就会获取pandas数据框架中的

在Excel中,我们可以看到和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些。...请注意双方括号: dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取 可以使用.loc[]获取。请注意此处是方括号,而不是圆括号()。...语法如下: df.loc[] 其中,是可选的,如果留空,我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引,因此df.loc[0]返回数据框架的第一。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格 要获取单个单元格,我们需要使用的交集。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1和第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc的语法是df.loc[],需要提醒(索引)和的可能是什么?

18.9K60

Python中Pandas库的相关操作

2.DataFrame(数据框):DataFramePandas库中的二维表格数据结构,类似于电子表格或SQL中的表。它由组成,每可以包含不同的数据类型。...DataFrame可以从各种数据源中创建,如CSV文件、Excel文件、数据库等。 3.Index(索引):索引是Pandas中用于标识和访问数据的标签。它可以是整数、字符串或其他数据类型。...可以使用标签、位置、条件等方法来选择特定的。 5.缺失数据处理:Pandas具有处理缺失数据的功能,可以检测、删除或替换数据中的缺失。...8.数据的合并和连接:Pandas可以将多个DataFrame对象进行合并和连接,支持基于的合并操作。...常用操作 创建DataFrame import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 从列表创建DataFrame data =

24030

Pandas 2.2 中文官方教程和指南(一)

要选择,请在方括号[]之间使用标签。 注意 如果您熟悉 Python dictionaries,选择单个基于键选择字典非常相似。...要选择,请在方括号[]之间使用标签。 注意 如果你熟悉 Python dictionaries,选择单个基于键选择字典非常相似。...这样的布尔Series可以通过将其放在选择括号[]之间来过滤DataFrame。只有为True的才会被选择。 我们之前知道原始泰坦尼克号DataFrame由 891 组成。...当特别关注表中位置的某些和/或时,请在选择括号[]前使用iloc运算符。 使用loc或iloc选择特定和/或时,可以为所选数据分配新。...使用iloc选择特定和/或时,请使用表中的位置。 您可以基于loc/iloc分配新给选择。 转到用户指南 用户指南页面提供了有关索引和选择数据的完整概述。

24310

Pandas入门教程

pandas可以创建两种数据类型,series和DataFrame; 创建Series(类似于列表,是一个一维序列) 创建dataframe(类似于excel表格,是二维数据) df2 = pd.DataFrame...查看name这一是否有空 2.2 的操作 添加一 dic = {'name':'前端开发','salary':2万-2.5万, 'company':'上海科技有限公司', 'adress...axis表示轴向,axis=1,表示纵向(删除一) 2.3 索引操作 loc loc主要是基于标签(label)的,包括标签(index)和标签(columns),即行名称和列名称,可以使用df.loc...=True) # 使用0填充缺失 df 删除缺失 data.dropna(how = 'all') # 传入这个参数后将只丢弃全为缺失的那些 结果如下: 当然还有其他情况: data.dropna...((6,4)),index=index) df 输出结果: 六、总结 本文基于源文件zlJob.csv,进行了部分pandas操作,演示了pandas库常见的数据处理操作,由于pandas功能复杂

1K30

最全面的Pandas的教程!没有之一!

构建一个 DataFrame 对象的基本语法如下: 举个例子,我们可以创建一个 5 4 DataFrame,并填上随机数据: 看,上面表中的每一基本上就是一个 Series ,它们都用了同一个...从现有的创建: ? 从 DataFrame 里删除/ 想要删除某一或一,可以用 .drop() 函数。...当你使用 .dropna() 方法时,就是告诉 Pandas 删除掉存在一个或多个空(或者)。删除用的是 .dropna(axis=0) ,删除用的是 .dropna(axis=1) 。...请注意,如果你没有指定 axis 参数,默认是删除。 删除: ? 类似的,如果你使用 .fillna() 方法,Pandas 将对这个 DataFrame 里所有的空位置填上你指定的默认。...使用 pd.read_excel() 方法,我们能将 Excel 表格中的数据导入 Pandas 中。请注意,Pandas 只能导入表格文件中的数据,其他对象,例如宏、图形和公式等都不会被导入。

25.8K64

通宵翻译Pandas官方文档,写了这份Excel万字肝货操作!

Pandas 中,索引可以设置为一个(或多个)唯一,这就像在工作表中有一用作标识符一样。与大多数电子表格不同,这些索引实际上可用于引用。...在 Pandas 中,您使用特殊方法从/向 Excel 文件读取和写入。 让我们首先基于上面示例中的数据框,创建一个新的 Excel 文件。 tips.to_excel("....但是,您可以保存为其他文件格式。 pandas 可以创建 Excel 文件、CSV 或许多其他格式。 数据操作 1....操作 在电子表格中,公式通常在单个单元格中创建,然后拖入其他单元格以计算其他的公式。在 Pandas 中,您可以直接对整列进行操作。...; 如果匹配多行,则每个匹配都会有一,而不仅仅是第一; 它将包括查找表中的所有,而不仅仅是单个指定的; 它支持更复杂的连接操作; 其他注意事项 1.

19.5K20

数据处理利器pandas入门

想入门 Pandas,那么首先需要了解Pandas中的数据结构。因为Pandas中数据操作依赖于数据结构对象。Pandas中最常用的数据结构是 Series 和 DataFrame。...DataFrame创建有多种方式,比较常用的是通过字典的方式创建,此外,还可以给定数组,通过指定columns和index参数创建: d1=pd.DataFrame({'one':[1,3,5], '...Pandas主要有两种数据查询选择操作: 基于标签的查询 基于整数的位置索引查询 Pandas在选择时,无需使用 date[:, columns] 的形式,先使用 : 选择所有,再指定 columns...data[['date', 'hour', 'type', '1001A']] # 获取四所有行数据,仍为DataFrame data[0:5] # 选择所有前5数据,仅包括索引0-4 超纲题...这在数据分析时是比较方便的,但在图形美化或其他图形绘制还需要借助其他工具,比如统计绘图Seaborn更胜一筹。

3.6K30

Pandas之实用手册

pandas 的核心是名叫DataFrame的对象类型- 本质上是一个表,每行和每都有一个标签。...:使用数字选择一或多行:也可以使用标签和行号来选择表的任何区域loc:1.3 过滤使用特定轻松过滤。...除了 sum(),pandas 还提供了多种聚合函数,包括mean()计算平均值、min()、max()和多个其他函数。1.6 从现有创建通常在数据分析过程中,发现需要从现有创建。...Pandas轻松做到。通过告诉 Pandas 将一除以另一,它识别到我们想要做的就是分别划分各个(即每行的“Plays”除以该行的“Listeners”)。...二 实战本篇起始导入pandas库,后续的pd的是pandas库import pandas as py生成DataFrame"""making a dataframe"""df = pd.DataFrame

13610

Pandas笔记

pandas介绍 Python Data Analysis Library pandas基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...DataFrame DataFrame是一个类似于表格(有)的数据类型,可以理解为一个二维数组,索引有两个维度(级索引,级索引),可更改。...DataFrame具有以下特点: 之间可以是不同的类型 :不同的的数据类型可以不同 大小可变 (扩容) 标记轴(级索引 和 级索引) 针对进行轴向统计(水平,垂直) import pandas...'b': 10, 'c': 20}] # 列表字典,键作表头,,不提供为NaN df = pd.DataFrame(data) print(df) # 直接从字典来创建DataFrame data...创建新的时,要给出原有dataframe的index,不足时为NaN 删除 删除某数据需要用到pandas提供的方法pop,pop方法的用法如下: import pandas as pd d =

7.6K10

Pandas必会的方法汇总,数据分析必备!

今天来分享一些Pandas必会的用法,让你的数据分析水平更上一层楼。 一、Pandas两大数据结构的创建 序号 方法 说明 1 pd.Series(对象,index=[ ]) 创建Series。...对象可以是列表\ndarray、字典以及DataFrame中的某一或某一 2 pd.DataFrame(data,columns = [ ],index = [ ]) 创建DataFrame。...columns和index为指定的索引,并按照顺序排列 举例:用pandas创建数据表: df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006...常见方法 序号 方法 说明 1 df.head() 查询数据的前五 2 df.tail() 查询数据的末尾5 3 pandas.qcut() 基于秩或基于样本分位数将变量离散化为等大小桶 4 pandas.cut...9 .drop() 删除Series和DataFrame指定索引。 10 .loc[标签,标签] 通过标签查询指定的数据,第一个标签,第二标签。

5.9K20
领券