Pandas iloc复杂切片每第n行 - 腾讯云开发者社区

行，分别用 df2.head() 和 df2.tail(n)，如果没有设定 n，默认值为 5 行。...情况 2 df.iat[2,1] 172.97 用 iat 获取第 3 行第 2 列对应的元素。...60348 Name: MS, dtype: object 用 iloc 获取第 4 行下的 Series。...用 iloc 获取第 2 到 3 行的 sub-DataFrame。...情况 2 df.iloc[ :2, 1:3 ] 用 iloc 获取第 1 到 2 行，第 1 到 2 列的 sub-DataFrame。

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

data.iloc[6] # 提取第7行输出结果同上！...6.2 区域索引 6.2.1 用loc取连续的多行提取索引值为2到索引值为4的所有行，即提取第3行到第5行，注意：此时切片的开始和结束都包括在内。 data.loc[2:4] 输出结果： ?...6.2.3 用loc取具体值 data.loc[6,"id"] 输出结果：107 6.2.4 用iloc取连续的多行提取第3行到第6行 data.iloc[2:6] 输出结果： ?...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?

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python基础1| 索引与切片

[23]: 'My name is Kyles'# 索引第4项，前3个字符In [24]: L[3][:3] Out[24]: 'My ' 切片 # 切片选择,从1到列表末尾In [13]: L[1:]...行 In [53]: arr[1] Out[53]: array([5, 6, 7, 8, 9]) # axis = 1 增长的方向，选取每一行的第1列 In [54]: arr[:,0] Out[54...]: array([ 0, 5, 10]) # axis = 1 增长的方向，选取每一行的第2列 In [55]: arr[:,1] Out[55]: array([ 1, 6, 11]) #...选取每一行的第1,2列 In [56]: arr[:,0:2] Out[56]: array([[ 0, 1], [ 5, 6], [10, 11]]) # 右侧超出范围之后...当使用字符串时切片时是 []区间，一般是 [)区间当在numpy.ndarry、list、tuple、pandas.Series、pandas.DataFrame 混合使用时，采用变量进行索引或者切割

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

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妈妈再也不用担心我忘记pandas操作了

# 查看DataFrame对象的前n行 df.tail(n) # 查看DataFrame对象的最后n行 df.shape() # 查看行数和列数 df.info() # 查看索引、数据类型和内存信息...'index_one'] # 按索引选取数据 df.iloc[0,:] # 返回第一行 df.iloc[0,0] # 返回第一列的第一个元素数据统计： df.describe() # 查看数据值列的汇总统计...() # 返回每一列的最小值 df.median() # 返回每一列的中位数 df.std() # 返回每一列的标准差数据合并： df1.append(df2) # 将df2中的行添加到df1的尾部...df.iloc[4] one_row2 = df.loc['2013-01-02'] print type(one_row) # 取某一行，取出来后之后的数据类型是 Series # 可以 one_row.iloc...）：行模式切片 dfsub1 = df.iloc[4:5] print type( dfsub1 ) print dfsub1 dfsub2 = df.loc['2013

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pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据？

但是，如果我们想要查找某一行应该怎么办？难道手动去遍历每一列么？这显然是不现实的。所以DataFrame当中也为我们封装了现成的行索引的方法，行索引的方法一共有两个，分别是loc，iloc。...不仅如此，loc方法也是支持切片的，也就是说虽然我们传进的是一个字符串，但是它在原数据当中是对应了一个位置的。我们使用切片，pandas会自动替我们完成索引对应位置的映射。 ?...说白了我们可以选择我们想要的行中的字段。 ? 列索引也可以切片，并且可以组合在一起切片： ? iloc iloc从名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大，实际上也的确如此。...但如果是通过索引来查找对应的若干行的话，其实也可以不用使用iloc，我们可以直接在df后面加上方括号来查询，一样可以得到结果。 ? 但是这种方式有一个限制，就是后面只能传入一个切片，而不能是一个整数。...比如我想要单独查询第2行，我们通过df[2]来查询是会报错的。因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一列还是一行，所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。

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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...第08章数据清理第09章合并Pandas对象第10章时间序列分析第11章用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化 ---- In[1]: import pandas...# 选取第61行 In[15]: pd.options.display.max_rows = 6 In[16]: college.iloc[60] Out[16]: ?...# iloc可以用切片连续选取 In[20]: college.iloc[99:102] Out[20]: ?...['The University of Alabama', 'PCTFLOAN'] Out[30]: 0.40100000000000002 # iloc对行切片，并只选取一列 In[31]: college.iloc

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pandas中的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中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...目录 1.loc方法（1）读取第二行的值（2）读取第二列的值（3）同时读取某行某列（4）读取DataFrame的某个区域（5）根据条件读取（6）也可以进行切片操作 2.iloc方法（1）...读取第二行的值（2）读取第二行的值（3）同时读取某行某列（4）进行切片操作 ---- loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据首先，我们先创建一个...[:, 1] 结果：（3）同时读取某行某列 # 读取第二行,第二列的值 data1 = data.iloc[1, 1] 结果：（4）进行切片操作 # 按index...和columns进行切片操作 # 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:

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数据导入与预处理-课程总结-01~03章

axis=0，表示沿着第 0 轴进行操作，即对每一列进行操作； axis=1，表示沿着第1轴进行操作，即对每一行进行操作。...章 pandas基础猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础 3.1 series 3.1.1 创建series对象 In [1]: import pandas as pd In [2]:...print(df.iloc[[0,2]]) print(df.iloc[[3,2,1]]) print('多位置索引\n-----') # 多位置索引 # 顺序可变 print(df.iloc[1:3...使用loc和iloc访问数据 pandas中也可以使用loc和iloc访问数据。...使用分层索引访问数据掌握分层索引的使用方式，可以通过[]、loc和iloc访问Series类对象和DataFrame类对象的数据 pandas中除了可以通过简单的单层索引访问数据外，还可以通过复杂的分层索引访问数据

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pandas操作excel全总结

DataFrame是一个类似表格的二维数据结构，索引包括列索引和行索引，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。DataFrame的每一行和每一列都是一个Series。...# 指定第一列为行索引 result = pd.read_excel('test1.xlsx',index_col=0) print(result) # 默认读取第一个sheet，读取第2个sheet...列的标签值查询「iloc」通过行号索引行数据，行号从0开始，逐次加1。...「注意」当使用显式索引（即data['a':'c']）作切片时，结果「包含」最后一个索引；而当使用隐式索引（即 data[0:2]）作切片时，结果「不包含」最后一个索引。...loc属性，表示取值和切片都是显式索引 iloc属性，表示取值和切片都是隐式索引 Pandas 读取 csv文件的语法格式和读取excel文件是相似的，大家可以对照读取excel的方法学习。

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一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

names=[“列名1”,”列名2”…]：传入一个列表，指明每一列的列名。...每个表的行索引就是一个“标签索引”，而标识每一行位置的数字就是 “位置索引”，如图所示。在pandas中，标签索引使用的是loc方法，位置索引用的是iloc方法。...第一，iloc+切片；第二种，loc+标签数组；第三种，iloc+切片+位置数组；第四种，loc+切片+标签数组。...方法1：iloc+切片 # 选取前3行数据的所有列 df.iloc[:3,:] 方法2：loc+标签数组 # 选取地区1和地区3这两行的武汉、孝感、广水列 df.loc[["地区1","地区3"],['...武汉','孝感','广水']] 方法3：iloc+切片+位置数组 # 选取所有行的第2和第5列数据 df.iloc[:,[1,4]] 方法4：loc+切片+标签数组 # 选取地区1和地区2这两行的武汉和广水列

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Python数据分析之pandas数据选取

Dataframe对象的每一列都有列名，可以通过列名实现对列的选取。 1）选取行选取行的方式包括三种：整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。...[] 1）行选取选取第2行 >>> df.iloc[1, :] name Mike age 32 gender 0 isMarried...列、第3列、第4列选取第1列、第3列和第4列 >>> df.iloc[:, [0,2,3]] name gender isMarried a Joe 1 yes...选取第2行的第1列、第3列、第4列 >>> df.iloc[1, [0,2,3]] name Mike gender 0 isMarried yes...选取第3行的name数据 >>> df.ix[2,'name'] 'Jack' 选取a行、c行的第1列，第2列和第4列数据 >>> df.ix[['a','c'], [0,1,3]] name

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猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础

猿创征文｜数据导入与预处理-第3章-pandas基础 1 Pandas概述 1.1 pandas官网阅读指南 1.2 Pandas中的数据结构 1.3 Series 1.3.1 Series简介 1.3.2...') # 可以做切片对象 # 末端包含 # 核心笔记：df.loc[label]主要针对index选择行，同时支持指定index，及默认数字index 输出为： df.iloc[] - 按照整数位置...print(df.iloc[[0,2]]) print(df.iloc[[3,2,1]]) print('多位置索引\n-----') # 多位置索引 # 顺序可变 print(df.iloc[1:3...使用loc和iloc访问数据 pandas中也可以使用loc和iloc访问数据。...还可以通过复杂的分层索引访问数据。

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dataframe loc iloc_python的isnull函数

关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据基本方法总结归纳及示例如下： 1.准备一组DataFrame数据 import pandas as pd df...，并采用切片的方式，则不需要加方括号。...=======") print(df.iloc[1]) # 第2行 3.1.2 iloc 获取多行获取下标为0,2的行（第1、3行） print(df) print("==============...=========") print(df.iloc[[0, 2]]) # 第1、3行。...获取下标为1到3的行（第2、3、4行） print(df) print("=======================") print(df.iloc[1: 4]) # 第2、3、4行。

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5分钟学会Pandas中iloclocix区别

大家好，在使用pandas进行数据分析过程中，回想一下你是怎么对一个数据集进行数据切片，是不是百度：pandas如何提取第x行数据，然后根据一堆结果找到一个能用的就完事了，那么你一定会迷失在pandas...：通过行/列号选取数据 .iloc就是通过行/列号来选取数据，比如我们可以这样来选取第0行数据?...当然也可以按照行号选取某行某列，比如选取第0行第2列 df.iloc[0:1,[1]] b 0 aa 当然也可以根据行号选取多行多列，比如选取第0-2行第0-2列 df.iloc[0:2,[0,1...比如我们选取第1行数据 df.loc[0] #选取第1行因为第1行的行号是0所以和iloc效果相同 a 11 b aa c 9 d 1 Name: 0, dtype: object...以上就是pandas中数据切片函数.loc()、.iloc()、.ix()的区别与用法，学会了吗？

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004.python科学计算库pandas(中)

---- loc import pandas titanic_survival = pandas.read_csv("titanic_train.csv") # 获取第84行数据的Age列的值 (loc...---- apply import pandas def hundredth_row(column): # 提取第100项 hundredth_item = column.iloc[...99] return hundredth_item titanic_survival = pandas.read_csv("titanic_train.csv") # 从每列返回第100项...[column_null] return len(null) titanic_survival = pandas.read_csv("titanic_train.csv") # 从每列返回第...False titanic_survival = pandas.read_csv("titanic_train.csv") # 从每列返回第100项 # apply 沿着DataFrame的轴应用一个函数

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疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

0前面要加逗号，不然打印类型出来 a[:,0] #获取第一列，0后面加逗号 a[0,:] #按轴计算：axis=1 计算每一行的平均值 a.mean(axis=1) pandas二维数组:数据框（DataFrame...saleDf.mean() #查询第一行第二列的元素 salesDf.iloc[0.1] #获取第一行,代表所有列 salesDf.iloc[0,:] #获取第一列，代表所有行 salesDf.iloc...3) #有多少行，多少列 salesDf.shape #查询某一列的数据类型 salesDf.loc[:,'销售数量'].dtype #查看每一列的统计数值 salesDf.describe()...(5) #有多少行，多少列 salesDf.shape #查看每一列的数据类型 salesDf.dtypes 2.数据清洗 1)选择子集(本案例不需要选择子集) subSalesDf=salesDf.loc.../pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.dropna.html #删除列（销售时间，社保卡号）中为空的行 #how='any' 在给定的任何一列中有缺失值就删除

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Pandas 秘籍：1~5

Pandas 的read_csv函数比该模块提供了性能和功能上的强大提升。更多 head方法接受单个参数n，该参数控制显示的行数。同样，tail方法返回最后的n行。...正是这个索引将 Pandas 数据结构与 NumPy 的 n 维数组分开。索引为数据的每一行和每一列提供了有意义的标签，而 Pandas 用户可以通过使用这些标签来选择数据。...我们找到要切片的列的开始和结束整数位置。我们添加一个是因为用.iloc切片不包括最后一项。步骤 3 将切片符号与行和列一起使用。...序列的逻辑与数据帧的逻辑稍有不同，实际上更为复杂。由于其复杂性，最好避免在序列上仅使用索引运算符本身，而应使用显式的.iloc和.loc索引器。...有关更多详细信息，请参见第 6 章“索引对齐”。我在本节中将这种行切片称为惰性，因为它不使用更明确的.iloc或.loc。

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Python数据分析之pandas数据选取

本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。...Dataframe对象的每一列都有列名，可以通过列名实现对列的选取。 1）选取行选取行的方式包括三种：整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。...[] 1）行选取选取第2行 >>> df.iloc[1, :] name Mike age 32 gender 0 isMarried...选取第2行的第1列、第3列、第4列 >>> df.iloc[1, [0,2,3]] name Mike gender 0 isMarried yes...选取第3行的name数据 >>> df.ix[2,'name'] 'Jack' 选取a行、c行的第1列，第2列和第4列数据 >>> df.ix[['a','c'], [0,1,3]] name

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Pandas处理csv表格

可以结合这篇使用：数据处理利器Pandas使用手册 1）读取csv文件 data =pandas.read_csv(‘test.csv’) //返回的是DataFrame变量 first_rows =...data.head(n) //返回前n条数据,默认返回5条 cols = data.columns //返回全部列名 dimensison = data.shape //返回数据的格式，数组，（行数，列数...的主要数据类型dtype： object, 字符串类型 int, 整型 float, 浮点型 datetime, 时间类型 bool, 布尔型 print data.dtpyes输出每一列的数据类型...3）索引 4）选择数据 data.loc[1] //返回单列数据 data.loc[1:3] //返回切片列数据，相当于 data.loc[[1,2,3]] data.loc[:,['ID...’]] data.loc[:4,['ID','YELP’]] //返回指定行的指定类，从0行到4行，包括第4行 data.iloc[:,:] //返回所有数据 data.iloc[:2,1:3]

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盘一盘 Python 系列 4 - Pandas (上)

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