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pandasloc和iloc_pandas获取指定数据和列

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作我们经常需要寻找数据某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...读取第二值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过、列名称或标签来索引 iloc:通过、列索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...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...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引、列索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二值 # 读取第二值,与loc方法一样 data1...3, 2:4]第4、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn

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对比Excel,Python pandas删除数据框架

标签:Python与Excel,pandas 对于Excel来说,删除是一项常见任务。本文将学习一些从数据框架删除技术。...准备数据框架 我们将使用前面系列中用过“用户.xlsx”来演示删除。 图1 注意上面代码index_col=0?如果我们将该参数留空,则索引将是基于0索引。...使用.drop()方法删除 如果要从数据框架删除第三(Harry Porter),pandas提供了一个方便方法.drop()来删除。...inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或。因此,我们正在删除索引值为“Harry Porter”。...这次我们将从数据框架删除带有“Jean Grey”,并将结果赋值到新数据框架。 图6

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用过Excel,就会获取pandas数据框架值、和列

在Python,数据存储在计算机内存(即,用户不能直接看到),幸运pandas库提供了获取值、和列简单方法。 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 提供列(标题)名称列表。 df.shape 显示数据框架维度,在本例为45列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas获取列。...语法类似,但我们将字符串列表传递到方括号。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。...获取1 图7 获取多行 我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas,这类似于如何索引/切片Python列表。...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,我们需要使用和列交集。

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在 Python 并列5种方法

因为即使是一个普通操作也可以有许多不同实现。合并列表是一个很好例子,至少有5种方法可以做到这一点。本文将介绍它们,并展示在引擎盖下技巧。 1....直接添加列表 在 Python 并列表最简单方法就是直接使用 + 操作符,如下例所示: leaders_1 = ['Elon Mask', 'Tim Cook'] leaders_2 = ['Yang...这是用 Python 实现合并列一种令人眼花缭乱方法(可能有点自鸣得意)。...通过链函数合并列表 Itertools 模块 chain 函数是 Python 合并迭代对象一种特殊方法。它可以对一系列迭代项进行分组,并返回组合后迭代项。..., 2021] D = [0] L = reduce(add, (A, B, C, D)) print(L) # [99, 2, 0, 5, 1, 2077, 2021, 0] 总结 Python 并列操作至少有

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pythonpandasDataFrame对和列操作使用方法示例

pandasDataFrame时选取或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...类型 data[['w','z']] #选择表格'w'、'z'列 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...(0) #取data第一 data.icol(0) #取data第一列 ser.iget_value(0) #选取ser序列第一个 ser.iget_value(-1) #选取ser序列最后一个...12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所在第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟名列名混着用...github地址 到此这篇关于pythonpandasDataFrame对和列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

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VBA代码:获取并列出工作表所有批注

标签:VBA 在使用Excel工作表时,我们往往会对某些单元格插入批注来解释其中数据,用户也可能会插入批注来写下他们建议。...如果你工作表中有很多批注,而你不想逐个点开查看,那么可以将所有批注集中显示在工作表。...本文给出代码将获取工作表中所有的批注,并将它们放置在一个单独工作表,清楚地显示批注所在单元格、批注人和批注内容。...ExComment.Text) - InStr(1, ExComment.Text, ":")) End If Next ExComment End Sub 代码首先检查当前工作表是否存在批注...如果有批注,则创建一个用于放置批注名为“批注列表”工作表,其中,在列A放置批注所在单元格地址,列B放置写批注的人名,列C是批注内容。

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pandas按列遍历Dataframe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():按列遍历,将DataFrame每一列迭代为(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) # 输出每行索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一,通过列名name访问对应元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

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Pandas数据分类

--MORE--> 背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同值并且分别计算它们频数: import numpy as np import pandas as...0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 0 语文 1 数学 1 数学 0 语文 dtype: object type(df1) # Series数据 pandas.core.series.Series...cat.values s ['语文', '数学', '语文', '语文', '语文', '数学', '语文', '语文'] Categories (2, object): ['数学', '语文'] type(s) pandas.core.arrays.categorical.Categorical...Categorical对象 通过pandas.Categorical来生成 通过构造函数from_codes,前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2[...不同类别都是它一列,看下面的例子: data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \* 2, dtype="category") data4 0

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Pandas基础使用系列---获取和列

前言我们上篇文章简单介绍了如何获取和列数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定和指定列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列所有数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,位置我们使用类似python切片语法。...可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定名称,所有指标这一列也计算在内了。...接下来我们再看看获取指定指定列数据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,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一哪一列。当然我们也可以通过索引和切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

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pandas删除某列有空值_drop

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 0.摘要 dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据空值(缺失值),将空值所在/列删除后,将新DataFrame作为返回值返回。...如果该行/列,非空元素数量小于这个值,就删除该行/列。 subset:子集。列表,元素为或者列索引。...2.示例 创建DataFrame数据: import numpy as np import pandas as pd a = np.ones((11,10)) for i in range(len(a...:删除第0、5、6、7列都为空 # 设置子集:删除第0、5、6、7列都为空 print(d.dropna(axis='index', how='all', subset=[0,5,6,7]))...设置子集:删除第5、6、7存在空值列 # 设置子集:删除第5、6、7存在空值列 print(d.dropna(axis=1, how='any', subset=[5,6,7])) 原地修改

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