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基础使用系列---获取

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python中切片语法。...接下来我们再看看获取指定指定数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意是,这里2并不算是所以哦,而是名称,只不过是用了padnas自动帮我创建名称。...通常是建议这样获取,因为从代码可读性更容易知道我们获取是哪一哪一。当然我们也可以通过索引切片方式获取,只是可读性没有这么好。...df.iloc[[2,5], :4]如果不看结果,只从代码看是很难知道我们获取是哪几列数据。结尾今天内容就是这些,下篇内容会大家介绍一些和我们这两篇内容相关一些小技巧或者说小练习敬请期待。

35900
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(下篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,一篇中已经给出了代码,粉丝自己可能还没有领悟明白,一用就废,遇到了问题。...他代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...二、实现过程 后来【莫生气】给了一份代码,如下图所示: 本以为顺利地解决了问题,但是粉丝又马上增改需求了,如下图所示: 真的,代码写,绝对没有他需求改快。得亏他没去做产品经理,不然危矣!...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】

21410

盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某中具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际这样子我找不到...ABC,因为对方实际是小写abc。...给了一个指导,如下所示: 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

18810

盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(中篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

13510

pandaslociloc_pandas获取指定数据

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:ilocloc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)读取DataFrame某个区域 (5)根据条件读取 (6)也可以进行切片操作 2.iloc方法 (1)...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过名称或标签来索引 iloc:通过索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二值 # 读取第二值,与loc方法一样 data1...columns进行切片操作 # 读取第2、3,第3、4 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里区间是左闭右开,data.iloc[1:

7.8K21

用过Excel,就会获取pandas数据框架中值、

在Python中,数据存储在计算机内存中(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、简单方法。 先准备一个数据框架,这样我们就有一些要处理东西了。...df.columns 提供(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例中为45。 图3 使用pandas获取 有几种方法可以在pandas中获取。...要获取前三,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用交集。...记住这种表示法一个更简单方法是:df[列名]提供一,然后添加另一个[索引]将提供该特定项。 假设我们想获取第2Mary Jane所在城市。...接着,.loc[[1,3]]返回该数据框架第1第4。 .loc[]方法 正如前面所述,.loc语法是df.loc[],需要提醒(索引)可能值是什么?

18.9K60

python中pandas库中DataFrame对操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格中'w'、'z' data[0:2] #返回第1到第2所有,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第2,从0计,返回是单行...[1,1] #选取第二第二,用于已知行、列位置选取。...6所在第4,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'中大于5所在第3-5(不包括5) Out[32]: c...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对操作使用方法示例文章就介绍到这了,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

机器学习pandas篇SeriesDataFrame

前言: pandas是在numpy基础开发出来,有两种数据类型SeriesDataFrame Series由一组数据(numpyndarray)一组与之相对应标签构成 DataFrame...表格数据结构,包含一组有序 Series 何为Series?...Series由一组数据(numpyndarray)一组与之相对应标签构成 创建Series from pandas import Series,DataFrame import pandas...DataFrame表格数据结构,包含一组有序,有索引,可以看做是Series字典组成 创建DataFrame df01 =DataFrame([['susan','long','meimei...类似 df04.isnull() #删除缺失值 df04.dropna(axis=1)#axis=1为去一,默认为去一,注意和数学统计里面默认计算不一样 df04.dropna(how="all

1.2K40

这个插件竟打通了PythonExcel,还能自动生成代码!

数据类型根据分配值进行更改。 下面的 GIF 演示了上面提到所有内容: 删除 通过单击选择任何。 单击“Del Col”,该特定将从数据集中删除。...要使用 Mito 创建这样表, 单击“Pivot”并选择源数据集(默认加载 CSV) 选择数据透视表。还可以为值选择聚合函数。...所有下拉选项,求和、平均值、中值、最小值、最大值、计数标准偏差都可用。 选择所有必要字段后,将获得一个单独表,其中包含数据透视表实现。...在 Mito 中这些都很简单,可以通过选择屏幕选项通过GUI本身完成。 单击所需 将看到一个数据类型列表。可以根据需要从下拉列表中选择任何数据类型,该数据类型将应用于整个。...你实际可以追踪在 Mitosheet 中应用所有转换。所有操作列表都带有适当标题。 此外,你可以查看该特定步骤!这意味着假设你更改了一些,然后删除了它们。你可以退回到未删除时间。

4.6K10

【Python环境】python 中数据分析几个比较常用方法

读取数据,第二访问指定 3,如何为数据框添加新?...需求情况:有一个表格,里面的是单价,数量,想再输出一个总价,或是对一些数据进行总结 解决方法:直接上代码 from pandas import read_csv; import pandas; df...(数值) 需求情况:有的时候需要写一个通用脚本,比如随机抽样分析,程序自动获取的话,写出来脚本通用性明显会很强 解决方法: df.columns.size #获取数 df.iloc[:,...需求情况:同样,十几列数据,如果你想获取指定输出数据,可以用方法2,但是如果想要获取数据比较多,只有1-2不想要,这样就可以用指定删除方法了 解决方法: df.columns.delete...总结:整体来说,python语法在做数据分析还是相当简单,很多需求基本就是一代码搞定! 8,如何添加整行数据? df.append([1,2,34,,5])

1.6K80

C# Break Continue 语句以及数组详解

} } } C# Multidimensional Arrays 多维数组 如果您想将数据存储为表格形式,比如具有表格,您需要了解多维数组。...为了可视化,可以将该数组看作是一个带有表格: 访问二维数组元素 要访问二维数组元素,必须指定两个索引:一个用于数组,一个用于该数组中元素。...或者更好地说,考虑到表格可视化;一个用于,一个用于(见下面的示例)。...此语句访问了 numbers 数组中第一(0)第三(2)中元素值: 示例 int[,] numbers = { {1, 4, 2}, {3, 6, 8} }; Console.WriteLine...以下示例将更改第一(0)第一(0)中元素值: 示例 int[,] numbers = { {1, 4, 2}, {3, 6, 8} }; numbers[0, 0] = 5; // 更改值为

12110

Python中DataFrame模块学

本文是基于Windows系统环境,学习测试DataFrame模块:   Windows 10   PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe)   python 3.6.8...'时,就是保留第一次出现重复   # keep='last'时就是保留最后一次出现重复。   ...基本操作   去除某一两端指定字符   import pandas as pd   dict_a = {'name': ['.xu', 'wang'], 'gender': ['male', 'female...异常处理   过滤所有包含NaN   dropna()函数参数配置参考官网pandas.DataFrame.dropna   from numpy import nan as NaN   import...1 or 'columns'表示去除   # how: 'any'表示只要含有NaN就去除,'all'表示全都含有NaN才去除   # thresh: 整数n,表示每行或中至少有n个元素补位

2.4K10

Python那些熟悉又陌生函数,每次看别人用得很溜,自己却不行?

基本,它们让你创建一个函数,而不是创建一个函数。...每个数组都有其特定用途,但是这里吸引力(而不是使用range)是它们输出NumPy数组,这对于数据科学来说通常更容易使用。 Arange返回给定间隔内均匀间隔值。...# np.linspace(start, stop, num) np.linspace(2.0, 3.0, num=5) Axis真正含义是什么 当您在pandas中删除一或在NumPy矩阵中添加值时...根据上面的推导,如果要处理,可以将轴设置为1,如果要处理,可以将轴设置为0。但这是为什么呢?...如果您考虑一下如何在Python中对其进行索引,是0,是1,这与我们声明axis值方式非常相似。疯狂,对吗?

1.3K10

对比Excel,Python pandas在数据框架中插入行

pandas内置函数不允许我们在特定位置插入行。内置方法只允许我们在数据框架末尾添加一(或多行),有两种方法:appendconcat。它们工作原理非常相似,因此这里将只讨论append。...图1 刚刚创建了一个5×3数据框架。现在,如果想向其中添加一,可以使用append(),它接受下列项目之一:数据框架、序列或字典。为了更好地说明,让我们添加值为100。...图2 注意,新添加索引值为0,这是重复?参见第一——原始数据框架还有一索引为0。现在出现了一个问题,有两索引为0。如果我们选择索引0,我们将得到两——原始第一新添加。...模拟如何在Excel中插入行 在Excel中,当我们向表中插入一时,实际只是将所有内容下移一(插入多行相同)。从技术讲,我们将原始表“拆分”为两部分,然后将新放在它们之间。...我们将创建两个新数据框架,part_1part_2,分别包含第1-3第4-5。然后我们将使用append()方法将它们与row_to_add粘合在一起。

5.4K20

针对SAS用户:Python数据分析库pandas

可以认为Series是一个索引、一维数组、类似一值。可以认为DataFrames是包含二维数组索引。好比Excel单元格按列位置寻址。...下面显示了size、shapendim属性(分别对应于,单元格个数、/、维数)。 ? 读校验 读取一个文件后,常常想了解它内容结构。....DataFrame.head()方法默认显示前5。.tail()方法默认显示最后5计数值可以是任意整数值,: ? SAS使用FIRSTOBSOBS选项按照程序来确定输入观察数。...显然,这会丢弃大量“好”数据。thresh参数允许您指定要为保留最小非空值。在这种情况下,"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。....NaN被上面的“替换为相邻单元格。下面的单元格将上面创建DataFrame df2与使用“后向”填充方法创建数据框架df10进行对比。 ? ?

12.1K20
领券