Pandas按列表中的值分配Dataframe名称_按列列表中的值过滤Pandas DataFrame_在pandas dataframe中按列表筛选行 - 腾讯云开发者社区

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(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，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的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...pd.DataFrame(inp) print(df) 1 2 3 4 5 6 按行遍历iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行，通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1

6.9K2 0

（六）Python：Pandas中的DataFrame

目录基本特征创建自动生成行索引自定义生成行索引使用索引与值基本操作统计功能 ---- 基本特征一个表格型的数据结构含有一组有序的列（类似于index）大致可看成共享同一个index...DataFrame也能自动生成行索引，索引从0开始，代码如下所示： import pandas as pd data = {'name': ['aaaaaa', 'bbbbbb', 'cccccc']... 我们可以通过一些基本方法来查看DataFrame的行索引、列索引和值，代码如下所示： import pandas as pd import numpy as np data...，但这种方式是直接对原始数据操作，不是很安全，pandas 中可利用 drop()方法删除指定轴上的数据，drop()方法返回一个新的对象，不会直接修改原始数据。...对象的修改和删除还有很多方法，在此不一一列举，有兴趣的同学可以自己去找一下统计功能 DataFrame对象成员找最低工资和高工资人群信息 DataFrame有非常强大的统计功能，它有大量的函数可以使用

3.8K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

python dataframe筛选列表的值转为list【常用】

筛选列表中，当b列中为’1’时，所有c的值，然后转为list 2 .筛选列表中，当a列中为'one'，b列为'1'时，所有c的值，然后转为list 3 .将a列整列的值，转为list（两种） 4....筛选列表，当a=‘one’时，取整行所有值，然后转为list 具体看下面代码： import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame...0 one 1 一 1 one 1 一 2 two 2 二 3 three 3 三 4 four 1 四 5 five 5 五 """ # 筛选列表中...，当b列中为’1’时，所有c的值，然后转为list b_c = df.c[df['b'] == '1'].tolist() print(b_c) # out: ['一', '一', '四'] #...筛选列表中，当a列中为'one'，b列为'1'时，所有c的值，然后转为list a_b_c = df.c[(df['a'] == 'one') & (df['b'] == '1')].tolist()

5K1 0

详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法

可以通过遍历的方法： pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式：https://www.zalou.cn/article/172623.htm 选择列使用类字典属性,返回的是Series...根据行索引和列名，获取一个元素的值 df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ......根据行索引和列索引获取元素值 df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ......2 3 4 1 100 200 300 400 2 1000 2000 3000 4000 按索引选取元素 df.iloc[0, 1] 2 获取行的series type(df.iloc...pandas获取Dataframe元素值的几种方法的文章就介绍到这了,更多相关pandas获取Dataframe元素值内容请搜索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ZaLou.Cn

8.6K2 0

pandas中的 fillna使用（pandas.DataFrame.fillna）「建议收藏」

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 api参考： fillna：使用指定的方法填充 NA/NaN 值。...>>> df = pd.DataFrame([[np.nan, 2, np.nan, 0], [3, 4, np.nan, 1],...B C D 0 0.0 2.0 0.0 0 1 3.0 4.0 0.0 1 2 0.0 0.0 0.0 5 3 0.0 3.0 0.0 4 2、我们还可以向前或向后传播非空值。...C D 0 NaN 2.0 NaN 0 1 3.0 4.0 NaN 1 2 3.0 4.0 NaN 5 3 3.0 3.0 NaN 4 3、将“A”、“B”、“C”和“D”列中的所有...填充时，替换沿相同的列名和相同的索引发生 >>> df2 = pd.DataFrame(np.zeros((4, 4)), columns=list("ABCE")) >>> df.fillna(df2

3.4K2 0

pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...排序排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...我们还可以传入ascending这个参数，用来指定我们想要的排序顺序是正序还是倒序。 ? 值排序 DataFrame的值排序有所不同，我们不能对行进行排序，只能针对列。...另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

4.5K5 0

pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说pandas | DataFrame中的排序与汇总方法,希望能够帮助大家进步!!!...今天是pandas数据处理专题的第六篇文章，我们来聊聊DataFrame的排序与汇总运算。...排序排序是我们一个非常基本的需求，在pandas当中将这个需求进一步细分，细分成了根据索引排序以及根据值排序。我们先来看看Series当中的排序方法。...Series当中的排序方法有两个，一个是sort_index，顾名思义根据Series中的索引对这些值进行排序。另一个是sort_values，根据Series中的值来排序。...另一个我个人觉得很好用的方法是descirbe，可以返回DataFrame当中的整体信息。比如每一列的均值、样本数量、标准差、最小值、最大值等等。

3.8K2 0

pandas dataframe 中的explode函数用法详解

在使用 pandas 进行数据分析的过程中，我们常常会遇到将一行数据展开成多行的需求，多么希望能有一个类似于 hive sql 中的 explode 函数。这个函数如下： Code # !.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- # create on 18/4/13 import pandas as pd def dataframe_explode...(df, "listcol") Description 将 dataframe 按照某一指定列进行展开，使得原来的每一行展开成一行或多行。...( 注：该列可迭代，例如list, tuple, set) 补充知识：Pandas列中的字典/列表拆分为单独的列我就废话不多说了，大家还是直接看代码吧 [1] df Station ID Pollutants...dataframe 中的explode函数用法详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。

3.8K3 0

Java中的按值传递

第一步，先搞清楚Java中的基本类型和引用类型的不同之处 int num = 10; String str = "hello"; 如图所示，num是基本类型，值就直接保存在变量中。...-5-30/%E5%80%BC%E4%BC%A0%E9%80%922.jpg" width = "400" alt="按值传递2" align=center /> 第三步，在调用的时候发生了什么 Java...程序设计语言总是采用按值调用。...现在再回到最开始的例子， /** * 首先add方法中的list对象是传入参数的一个拷贝，但是这个拷贝对象指向的是同一个List，所以这个拷 * 象中的add(100)是操作list指向的List数组...a是传入参数的一个拷贝，对a进行操作不 * 会对原数值产生影响 */ addNum(int a) 这个过程说明：Java 程序设计语言对对象采用的不是引用调用，实际上，对象引用是按值传递的。

1.8K4 0

Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

有很多种不同种类的 JOINS操作，并且pandas 也提供了这些方式的实现来轻松组合 Series 或 DataFrame。...自连接顾名思义，自连接是将 DataFrame 连接到自己的连接。也就是说连接的左边和右边都是同一个DataFrame 。自连接通常用于查询分层数据集或比较同一 DataFrame 中的行。...注：如果我们想排除Regina Philangi ，可以使用内连接"how = 'inner'" 我们也可以使用 pandas.merge () 函数在 Pandas 中执行自连接，如下所示。...df_manager2 的输出与 df_manager 相同。交叉连接交叉连接也是一种连接类型，可以生成两个或多个表中行的笛卡尔积。它将第一个表中的行与第二个表中的每一行组合在一起。...总结在本文中，介绍了如何在Pandas中使用连接的操作，以及它们是如何在 Pandas DataFrame 中执行的。这是一篇非常简单的入门文章，希望在你处理数据的时候有所帮助。

4.2K2 0

pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法

： df.loc[‘image1’:‘image10’, ‘age’:‘score’] 实例： import numpy as np import pandas as pd from pandas...import Series, DataFrame np.random.seed(666) df = pd.DataFrame(np.random.rand(25).reshape([5, 5]), index...dataframe sub_df = df[['c1', 'c3', 'c5']] ''' c1 c3 c5 A 0.700437 0.676514 0.951458 B 0.012703 0.048813...，但是该方法是基于 index 信息的 ''' c1 c3 B 0.012703 0.048813 ''' # loc 方法，通过label 名称来过滤 print(sub_df.loc['A'...，因为是索引，所以，会按照索引的规则取值，如：[1:5] 会取出 1,2,3,4 这4个值。

2.2K3 0

访问列表中的值

使用下标索引来访问列表中的值，同样你也可以使用方括号的形式截取字符，如下所示：实例(Python 2.0+) #!...你可以对列表的数据项进行修改或更新，你也可以使用append()方法来添加列表项，如下所示：实例(Python 2.0+) #!...('Runoob') print list 注意：我们会在接下来的章节讨论append()方法的使用以上实例输出结果： ['Google', 'Runoob'] ---- 删除列表元素可以使用 del...语句来删除列表的元素，如下实例：实例(Python 2.0+) #!...remove()方法的使用

5.6K2 0

pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

今天是pandas数据处理专题的第5篇文章，我们来聊聊pandas的一些高级运算。...今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制，以及apply函数的使用方法。 dataframe广播广播机制我们其实并不陌生，我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。...比如我们想要计算出DataFrame当中每一列的最大值，我们可以这样写： ? 这个匿名函数当中的x其实是一个Series，那这里的max就是Series自带的max方法。...最后我们来介绍一下applymap，它是元素级的map，我们可以用它来操作DataFrame中的每一个元素。比如我们可以用它来转换DataFrame当中数据的格式。 ?...总结今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法，这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用，可以说是手术刀级的api。

2.9K2 0

python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介：　　DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造：　　1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...：将列表或数组赋值给某个列时，其长度必须跟DataFrame的长度相匹配！！

5.8K3 0

pandas中的缺失值处理

在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。...pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下 1....默认的缺失值当需要人为指定一个缺失值时，默认用None和np.nan来表示，用法如下 >>> import numpy as np >>> import pandas as pd # None被自动识别为...# 默认为0，表示去除包含了NaN的行 # axis=1,表示去除包含了NaN的列 >>> df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, None], 'B':[1, np.nan,...Columns: [] Index: [0, 1, 2] pandas中的大部分运算函数在处理时，都会自动忽略缺失值，这种设计大大提高了我们的编码效率。

2.5K1 0

python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

DataFrame简介：　　DataFrame是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值等）。...跟其他类似的数据结构相比（如R的data.frame），DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是平衡的。...其实，DataFrame中的数据是以一个或多个二维块存放的（而不是列表、字典或别的一维数据结构）。...导入基本python库： import numpy as np import pandas as pd DataFrame构造：　　1：直接传入一个由等长列表或NumPy数组组成的字典； dict...7 3 4 8 第二种：将包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表

4.3K3 0

pycharm查找与替换_python替换dataframe中的值

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...R 全局替换 Ctrl + F 当前文件查找 Ctrl + R 当前文件替换 MAC command + F 全局查找 command + R 全局替换快捷键无响应，可能是和其他运行中的软件热键冲突

5.9K2 0

python下的Pandas中DataFrame基本操作，基本函数整理

参考链接： Pandas DataFrame中的转换函数 pandas作者Wes McKinney 在【PYTHON FOR DATA ANALYSIS】中对pandas的方方面面都有了一个权威简明的入门级的介绍...，但在实际使用过程中，我发现书中的内容还只是冰山一角。...谈到pandas数据的行更新、表合并等操作，一般用到的方法有concat、join、merge。但这三种方法对于很多新手来说，都不太好分清使用的场合与用途。 ...)以布尔的方式返回空值DataFrame.notnull()以布尔的方式返回非空值索引和迭代方法描述DataFrame.head([n])返回前n行数据DataFrame.at快速标签常量访问器...])Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.DataFrame.isin(values)是否包含数据框中的元素

2.4K0 0

数据分析-如何重命名Pandas DataFrame中的列名？

背景介绍 DataFrames和Series是用于数据存储的pandas中的两个主要对象类型：DataFrame就像一个表，表的每一列都称为Series。您通常会选择一个系列来分析或操纵它。...今天我们将学习如何重命名Pandas DataFrame中的列名。 ? 入门示例 ? ? ? ?...上述代码： # ## 如何重命名pandas dataframe中的列名字 # In[32]: import pandas as pd # In[33]: data = pd.read_csv('ufo.csv...') # ## 查看data的类型 # In[34]: type(data) # ## 显示前几条数据 # In[35]: data.head() # ## 打印所有的列名 # In[36]: data.columns...'Shape Reported':'Shape_Reported',\ 'Colors Reported':'Colors_Reported'},inplace=True) # ## 打印重命名后的列

7.6K2 0

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数重复值的数量重复值打印重复的值总结 ---- 前言这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...，我们在模型训练中可以看到基本上到处都存在着Pandas处理，在最基础的OpenCV中也会有很多的Pandas处理，所以我OpenCV写到一般就开始写这个专栏了，因为我发现没有Pandas处理基本上想好好的操作图片数组真的是相当的麻烦...版本：1.4.4 基础函数的使用 Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础 Pandas数据处理——渐进式学习、DataFrame(函数检索-请使用Ctrl+F搜索) ---- DataFrame...重复值的数量 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣

2.3K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

（六）Python：Pandas中的DataFrame

python dataframe筛选列表的值转为list【常用】

详解pandas获取Dataframe元素值的几种方法

pandas中的 fillna使用（pandas.DataFrame.fillna）「建议收藏」

pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

pandas | DataFrame中的排序与汇总方法

pandas dataframe 中的explode函数用法详解

Java中的按值传递

Pandas DataFrame 中的自连接和交叉连接

pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法

访问列表中的值

pandas | 详解DataFrame中的apply与applymap方法

python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

pandas中的缺失值处理

python下的Pandas中DataFrame基本操作（二），DataFrame、dict、array构造简析

pycharm查找与替换_python替换dataframe中的值

python下的Pandas中DataFrame基本操作，基本函数整理

数据分析-如何重命名Pandas DataFrame中的列名？

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐