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Pandas -由"loc“索引的Panda子集的标量操作

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了高性能、易用的数据结构和数据分析工具，特别适用于处理结构化数据。

"loc"是Pandas中用于基于标签进行索引的方法之一。通过使用"loc"，我们可以选择满足特定条件的数据子集，并对这些子集进行标量操作。标量操作是指对单个元素进行操作，例如修改、替换、删除等。

Pandas的"loc"方法可以通过以下方式使用：

代码语言：txt
复制
df.loc[row_indexer, column_indexer]

其中，row_indexer表示行索引器，可以是单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组等。column_indexer表示列索引器，可以是单个标签、标签列表、标签切片、布尔数组等。

使用"loc"方法进行标量操作时，我们可以对选定的数据子集进行各种操作，例如修改特定元素的值、替换特定元素、删除特定元素等。

Pandas的"loc"方法的优势在于它提供了灵活且直观的方式来选择和操作数据子集。通过使用"loc"方法，我们可以轻松地对数据进行增删改查等操作，从而满足不同的数据处理需求。

Pandas的"loc"方法在各种数据分析和数据处理场景中都有广泛的应用。例如，在数据清洗过程中，我们可以使用"loc"方法选择并修改特定的数据子集；在数据筛选和过滤过程中，我们可以使用"loc"方法选择满足特定条件的数据子集；在数据聚合和统计分析过程中，我们可以使用"loc"方法选择需要进行计算的数据子集等。

腾讯云提供了一系列与数据分析和数据处理相关的产品和服务，例如云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、云存储 COS 等。这些产品和服务可以与Pandas结合使用，提供稳定可靠的云端环境，满足数据分析和数据处理的需求。

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2、多层级索引筛选 通过MultiIndex访问dataFrame的好处是，可以很容易地一次引用所有层次（可能会省略内部层次），语法简单方便。 这里通过.loc查询方法进行举例。...# 同时筛选行一二级索引 df.loc['北京','北大'] # 筛选行一级索引 df.loc['上海'] # 同时筛选行和列一二级索引，得到元素 df.loc[('上海','复旦'),('2022...','土木')] 3、多层级索引操作 对于多层级索引来说，可以按照不同的level层级有多种的操作，包括了查询、删除、修改、排序、互换、拼接、拆分等。...07 多级索引拼接 除此外，对于多层级索引而言，我们有时需要将多层级进行拼接，此时我们可以借助to_flat_index函数，它可以将多级索引放在一起（相当于from_tuples的逆操作）。...比如，对列索引进行此操作，得到了元组形式的一二级索引对。

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《Pandas Cookbook》第04章 选取数据子集1. 选取Series数据2. 选取DataFrame的行3. 同时选取DataFrame的行和列4. 用整数和标签选取数据5. 快速选取标量6

---- 第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换...切片时要注意，如果start索引再stop索引之后，则会返回空，并且不会报警 In[12]: city.loc['Reid State Technical College':'Alabama State...# iloc选取一个标量值 In[29]: college.iloc[5, -4] Out[29]: 0.40100000000000002 # loc选取一个标量值 In[30]: college.loc...INSTNM') # 用索引方法get_loc，找到指定列的整数位置 In[34]: col_start = college.columns.get_loc('UGDS_WHITE')...，是专门用来取代.iloc和.loc选取标量的，可以节省大概2.5微秒。

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4 pandas基本功能 4.1 重建索引(见上一篇文章) 4.2 数据选择 pandas的数据选择是十分重要的一个操作，它的操作与数组类似，但是pandas的数据选择与数组不同。...当选择标签作为索引，会选择数据尾部，当为整数索引，则不包括尾部。例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。...] 根据整数选择行和列 df.at[label_i, label_i] 根据行列的标签位置选择单个标量值 df.iat[i, j] 根据行列的整数位置选择单个标量值 reindex方法 通过标签选择行和列...同样的，也可以在重建索引指定填充值。...(绝对值)方法 另外一个常用操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上，DataFrame的apply方法可以实现这个功能，是个很有用的方法。

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加速标量选择 .iloc和.loc索引器都能够从序列或数据帧中选择单个元素（标量值）。 但是，存在分度器.iat和.at，它们分别以更快的速度实现相同的功能。...与.iloc相似，.iat索引器使用整数位置进行选择，并且必须传递两个以逗号分隔的整数。 与.loc相似，.at索引使用标签进行选择，并且必须传递一个索引和由逗号分隔的列标签。...当使用标量选择时，它显示了.iat和.at相对于.iloc和.loc的性能提高。 操作步骤 以机构名称作为索引，读取college记分板数据集。...该序列传递给索引运算符，该运算符对数据进行子集化。 可以通过将同一列移到索引，并简单地将基本的基于标签的索引选择与.loc一起使用来复制此过程。 通过索引选择比布尔选择快得多。...assert_frame_equal的官方文档 Python assert语句的官方文档 使用布尔值，整数位置和标签进行选择 第 4 章，“选择数据子集”涵盖了有关通过.iloc和.loc索引器选择不同数据子集的各种方法

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Day4.利用Pandas做数据处理

) Series 进行算术运算操作 对 Series 的算术运算都是基于 index 进行的，我们可以用加减乘除(+ - * /)这样的运算符对两个Series进行运算，Pandas 将会根据索引 index...常见的操作比如选取、替换行或列的数据，还能重组数据表、修改索引、多重筛选等。 我们基本上可以把 DataFrame 理解成一组采用同样索引的 Series 的集合。...''' # 使用字典创建(行索引由index决定，列索引由字典的键决定) dict = { 'Province': ['Guangdong', 'Beijing', 'Qinghai', 'Fujian...通过标签索引行数据 标签一般都是以字符串数据来保存 ''' # 获取某一行某一列的 print(df.loc['0','name']) # 一行所有列 print(df.loc['0',:]) # 某一行多列的数据...print(df.loc['0',['name','age']]) # 选择间隔的多行多列 print(df.loc[['0','2'],['name','national']]) # 选择连续的多行和间隔的多列

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