文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Pandas数据切片与索引

01 前言 我们经常让Excel表格数据与Pandas的DataFrame数据做类比学习，而在实际的应用中，我们发现，关于数据的选择是很重要的一部分。...例如，要选择某几行某几列，或者符合某种条件的数据（类似于Excel中的筛选功能）。 因此，本篇文章就简单介绍几种Pandas数据选择的方法，用最少的知识点，解决最重要的问题。...02 loc和iloc 在对Pandas数据进行操作时，最常用的就是选择部分行和列。 首先为loc，这个根据行和列索引名称来进行选择，例如下面的数据。...03 布尔选择 为了选择符合某种条件的数据，就需要使用布尔选择，例如，我们要选择成绩大于80的数据，可用下面代码。 data[data['score'] > 80] ?

75010

pandas DataFrame 数据选取，修改，切片的实现

在刚开始使用pandas DataFrame的时候，对于数据的选取，修改和切片经常困惑，这里总结了一些常用的操作。...pandas主要提供了三种属性用来选取行/列数据： 属性名 属性 ix 根据整数索引或者行标签选取数据 iloc 根据位置的整数索引选取数据 loc 根据行标签选取数据 先初始化一个DateFrame...整数数组 df.iloc[[1,3,5]] 选取第2,4,6行数据 整数切片 df.iloc[1:3] 选取2~4行数据(不包含第4行数据) 布尔值数组 df.iloc[[True,False,True...所以在对数据进行切片的时候尽量使用iloc这类的方法 df.iloc[0,0] #第0行第0列的数据，'Snow' df.iloc[1,2] #第1行第2列的数据，32 df.iloc[[1,3],0...到此这篇关于pandas DataFrame 数据选取，修改，切片的实现的文章就介绍到这了,更多相关pandas 数据选取，修改，切片内容请搜索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

8.4K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

数据科学 IPython 笔记本 7.5 数据索引和选择

就像你可以通过为新键赋值来扩展字典，你可以通过为新索引赋值来扩展Series： data['e'] = 1.25 data ''' a 0.25 b 0.50 c 0.75 d...数据帧中的数据选择 回想一下，DataFrame在很多方面都类似二维或结构化数组，在其它方面莱斯共享相同索引的Series结构的字典。在我们探索此结构中的数据选择时，记住些类比是有帮助的。...作为字典的数据帧 我们将考虑的第一个类比是，DataFrame作为相关Series对象的字典。...作为二维数组的数据帧 如前所述，我们还可以将DataFrame视为扩展的二维数组。...数据操作的流畅性，我建议花一些时间使用简单的DataFrame，并探索各种索引方法所允许的索引，切片，掩码和花式索引。

1.7K20

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...Pandas.Series 方法可用于从列表创建系列。列值也可以作为列表传递，而无需使用 Series 方法。 例 1 在此示例中，我们创建了一个空数据帧。...我们还了解了一些 Pandas 方法、它们的语法以及它们接受的参数。这种学习对于那些开始使用 Python 中的 Pandas 库对数据帧进行操作的人来说非常有帮助。

20030

Pandas系列 - DataFrame操作

行切片 附加行 append 删除行 drop 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列 数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴...2 index 对于行标签，要用于结果帧的索引是可选缺省值np.arrange(n)，如果没有传递索引值。 3 columns 对于列标签，可选的默认语法是 - np.arange(n)。...4 dtype 每列的数据类型。 5 copy 如果默认值为False，则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...two' : pd.Series([1, 2, 3, 4], index=['a', 'b', 'c', 'd'])} df = pd.DataFrame(d) print df.iloc[2] 行切片

3.8K10

Pandas 学习手册中文第二版：1~5

这种自动对齐方式使数据帧比电子表格或数据库更有能力进行探索性数据分析。 结合在行和列上同时切片数据的功能，这种与数据帧中的数据进行交互和浏览的功能对于查找所需信息非常有效。...创建数据帧期间的行对齐 选择数据帧的特定列和行 将切片应用于数据帧 通过位置和标签选择数据帧的行和列 标量值查找 应用于数据帧的布尔选择 配置 Pandas 我们使用以下导入和配置语句开始本章中的示例...-2e/img/00223.jpeg)] 使用切片删除行 切片可用于从数据帧中删除记录。...-2e/img/00224.jpeg)] 请记住，由于这是切片，因此结果是原始数据帧的视图。...这些行尚未从sp500数据中删除，对这三行的更改将更改sp500中的数据。 防止这种情况的正确措施是制作切片的副本，这会导致复制指定行的数据的新数据帧。

8.1K10

Pandas 秘籍：1~5

通常，这些新列将从数据集中已有的先前列创建。 Pandas 有几种不同的方法可以向数据帧添加新列。 准备 在此秘籍中，我们通过使用赋值在影片数据集中创建新列，然后使用drop方法删除列。...insert方法就地修改了调用的数据帧，因此不会有赋值语句。...和cumprod 四、选择数据子集 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择序列数据 选择数据帧的行 同时选择数据帧的行和列 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对行切片 按词典顺序切片...如果传递了列表或切片对象，则返回一个数据帧。...逗号左侧的选择始终根据行索引选择行。 逗号右边的选择始终根据列索引选择列。 不必同时选择行和列。 步骤 2 显示了如何选择所有行和列的子集。 冒号表示一个切片对象，该对象仅返回该维度的所有值。

37.2K10

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南：1~6 全

/img/fbd66516-62ee-411e-a047-fc38a67c14c5.png)] 切片数据帧 在讨论切片序列之后，让我们谈谈切片数据帧。...好消息是，在谈论序列切片时，许多艰苦的工作已经完成。 我们介绍了loc和iloc作为连接方法，但它们也是数据帧方法。 毕竟，您应该考虑将数据帧视为多个列粘合在一起的序列。...将数据帧的切片操作的结果分配给变量时，变量承载的不是数据的副本，而是原始数据帧中数据的视图： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-pyC9YIMI-1681367023183...这适用于loc方法和序列，但不适用于数据帧； 我们待会儿再看。 使用loc时，切片索引时所有常用的技巧仍然有效，但是切片操作获得多个结果会更容易。...因此，我们使用元组为切片数据帧的维度提供了说明，并提供了指示如何进行切片的对象。 元组的每个元素可以是数字，字符串或所需元素的列表。 使用元组时，我们不能真正使用冒号表示法。 我们将需要依靠切片器。

5.3K30

Pandas系列 - 基本数据结构

数组 字典 标量值 or 常数 二、pandas.DataFrame 创建DataFrame 列选择 列添加 列删除 pop/del 行选择，添加和删除 行切片 三、pandas.Panel() 创建面板...s 0 5 1 5 2 5 3 5 dtype: int64 ---- 二、pandas.DataFrame 数据帧(DataFrame)是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列...数据帧(DataFrame)的功能特点： 潜在的列是不同的类型 大小可变 标记轴(行和列) 可以对行和列执行算术运算 构造函数： pandas.DataFrame(data, index, columns...创建DataFrame Pandas数据帧(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列（Series） Numpy ndarrays 另一个数据帧(DataFrame) 列表 import...) major_axis axis 1，它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行) minor_axis axis 2，它是每个数据帧(DataFrame)的列 pandas.Panel(data

5.1K20

解决pandas.core.frame.DataFrame格式数据与numpy.ndarray格式数据不一致导致无法运算问题

而使用Python进行数据处理和分析时，pandas库和numpy库是常用的工具。其中，pandas库提供了DataFrame数据结构，numpy库提供了ndarray数据结构。...解决方法要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致的无法运算问题，我们可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...要解决DataFrame格式数据与ndarray格式数据不一致导致无法运算的问题，可以通过将DataFrame的某一列转换为ndarray并重新赋值给新的变量，然后再进行运算。...ndrray的索引和切片ndarray支持基于索引和切片的灵活数据访问和操作。可以使用方括号​​[]​​来访问数组的元素。下面是一些常用的索引和切片操作：整数索引：通过指定索引位置来访问数组的元素。...切片操作：通过指定切片范围来访问数组的子集。切片操作使用冒号​​:​​来指定开始和结束位置，并可指定步长。例如​​a[1:4]​​可以访问数组​​a​​的第2个元素到第4个元素。

38520

golang-笔记1

栈帧： 用来给函数运行提供内存空间。 取内存于 stack 上。 当函数调用时，产生栈帧。函数调用结束，释放栈帧。 栈帧存储： 1. 局部变量。 2. 形参。...传值（数据据）：将实参的 值 拷贝一份给形参。 传引用： 在A栈帧内部，修改B栈帧中的变量值。 切片： 为什么用切片： 1. 数组的容量固定，不能自动拓展。 2. 值传递。...在Go语言当，我们几乎可以在所有的场景中，使用 切片替换数组使用。 切片的本质： 不是一个数组的指针，是一种数据结构体，用来操作数组内部元素。...copy： copy（目标位置切片， 源切片） 拷贝过程中，直接对应位置拷贝。 map： 字典、映射 key —— value key： 唯一、无序。 不能是引用类型数据。...2. m := map[int]string{ 1: "aaa", 2:"bbb"} 赋值: 赋值过程中，如果新map元素的key与原map元素key 相同 ——> 覆盖（替换） 赋值过程中

71820

Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十一·二）

pandas 有 SettingWithCopyWarning，因为在切片的副本上赋值通常不是有意的，而是由于链式索引返回了一个副本而预期的是一个切片引起的错误。...mode.chained_assignment','warn'): .....: dfb[dfb['a'].str.startswith('o')]['c'] = 42 .....: 链式赋值也可能出现在设置混合类型数据帧时...带有一个参数（调用系列或数据帧）并返回索引的有效输出（上述之一）的 callable 函数。 一个包含整数的元组，其元素是上述输入之一。 更多信息请参见通过标签进行选择。...有时被称为链式赋值，应该避免。请参见返回视图与副本。 pandas 提供了一套方法，以便获得纯整数索引。语义紧随 Python 和 NumPy 的切片。这些是基于 0 的索引。...pandas 有SettingWithCopyWarning，因为给切片的副本赋值通常不是有意的，而是由链式索引返回副本而预期切片引起的错误。

11210

python数据分析——数据的选择和运算

Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...此外，Pandas库也提供了丰富的数据处理和运算功能，如数据合并、数据转换、数据重塑等，使得数据运算更加灵活多样。 除了基本的数值运算外，数据分析中还经常涉及到统计运算和机器学习算法的应用。...关键技术： 二维数组索引语法总结如下： [对行进行切片，对列的切片] 对行的切片：可以有start:stop:step 对列的切片：可以有start:stop:step import pandas...1.使用merge()方法合并数据集 Pandas提供了一个函数merge,作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。...代码和输出结果如下所示: (2）使用多个键合并两个数据帧： 关键技术:使用’ id’键及’subject_id’键合并两个数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。

12310

50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

数据处理，也是风控非常重要的一个环节，甚至说是模型成败的关键环节。因此，娴熟简洁的数据处理技巧，是提高建模效率和建模质量的必要能力。...一、向量化操作的概述 对于文本数据的处理(清洗)，是现实工作中的数据时不可或缺的功能，在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。...如果未指定 (None)，则切片在左侧是无界的，即从字符串的开头切片。 stop：整数，可选 用于切片的右索引位置。如果未指定 (None)，则切片在右侧是无界的，即切片直到字符串的末尾。...单列、双列、多列 1）基本用法 Series.str.cat(others=None, sep=None, na_rep=None, join='left') 2）参数解释 others：系列、索引、数据帧...要禁用对齐，请在 others 中的任何系列/索引/数据帧上使用 .values。

5.9K60

Python一个万万不能忽略的警告！

3 重要概念 要了解 SettingWithCopyWarning，首先需要了解 Pandas 中的某些操作可以返回数据的视图（View），而某些操作将返回数据的副本（Copy）。...视图就是原来数据的一部分，而副本是新生成的数据，和原来没有一毛钱关系。...） - 引用数据子集的任何赋值或访问方法，例如 data[1:5] 链式索引（Chaining） - 连续使用多个索引操作，例如data[1:5][1:3] 4 链式赋值 链式赋值是链式索引和赋值的组合...，首先，df[df['name']] 返回的是副本，也就是重新生成了一个对象，然后再对满足条件的行，其列score赋值，当然和原数据没有任何关系了。...因此，包含单个 dtype 的 DataFrame 切片可以作为单个 NumPy 数组的视图返回，这是一种高效处理方法。但是，多类型的切片不能以相同的方式存储在 NumPy 中。

1.5K30
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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券