前面我们介绍了Numpy的索引和选择操作，Pandas也具有类似的操作，这节我们将介绍Pandas对象的索引和选择操作。...Series数据选择 前面说过，Series有些操作类似一维Numpy数组，有些操作类似Python字典。...索引器：loc,iloc和ix 使用传统的索引方式很容易引起混淆。...，所以Pandas提供了一些高级的索引器属性，这些索引器并不是函数，而是作为属性存在。...： data.T 如果需要像普通数组一样进行切片和选择，需要使用loc,iloc,ix等索引器。
对于数组，和Python列表一样进行索引、切片和迭代 arr[n:m] arr[n:m:s]：s为步长 索引下标从0开始 取出某个元素的两种形式：arr[m,n]==arr[m][n] 如果索引中使用三个点......]相当于x[1,2,:,:,:] x[1,2,...]相当于x[1,2,:,:,:] x[...,3]相当于x[:,:,:,:,3] x[4,...,5,:]相当于x[4,:,:,5,:] 关于迭代问题...： 默认是对第一轴进行迭代 如果想迭代所有的元素，使用arr.flat方法 切片 import numpy as np x = np.arange(10)**3 # 0-9每个数的3次方 x array...([ 2, 6, 12, 17]) a[1:3] array([[ 4, 5, 6, 7], [10, 11, 12, 13]]) a[1:3, : ] # 取出每列的第二行和第三行的数据...13] [15 16 17 18] for element in a.flat: # 通过数组的flat属性进行迭代，打印每个元素 print(element) 0 1 2 3 4 5 6
索引 import pandas as pd ser=pd.Series(range(0,10,2)) print(ser) 0 0 1 2 2 4 3 6 4 8 dtype...: int64 通过索引值或索引标签获取数据 通过index查看索引值 print(ser.index) RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) 自定义索引值 ser.index...=['a','b','c','d','f'] print(ser) a 0 b 2 c 4 d 6 f 8 dtype: int64 通过索引值和索引标签获取数据 print...6 c 7 b 8 a 9 dtype: int64 a 10 b 10 c 10 d 10 f 10 g 10 dtype: int64 利用pandas...查询数据 import pandas as pd stu_dic={ 'name':['a','b','c','d','e','f','g','h'], 'age':[18,15,45,56,89,78,45,12
list，tuple，strins，dicttionary，set以及生成器对象都是可迭代的，整型数是不可迭代的。如果你不确定哪个可迭代哪个不可以，你需要用python内建的iter()来帮忙。...我们将要来学习python的重要概念迭代和迭代器，通过简单实用的例子如列表迭代器和xrange。 可迭代 一个对象，物理或者虚拟存储的序列。...list，tuple，strins，dicttionary，set以及生成器对象都是可迭代的，整型数是不可迭代的。如果你不确定哪个可迭代哪个不可以，你需要用python内建的iter()来帮忙。 ?...这样做对list和string是管用的，但对dictionary不会奏效，所以这绝对不是python式的迭代，也肯定不能模拟for循环的功能。我们先看迭代器，等下回再过头来。...我们学了够多的迭代和迭代器，在python程序中不会用到比这更深的了。 但是为了学习的目的我们就到这儿。。。。 列表迭代器 你可能会在面试中写这个，所以打起精神来注意了 ?
Pandas-9. 迭代 Pandas对象之间的底本迭代的行为取决于类型，当迭代一个Series时，它被视为数组，基本迭代产生值。DataFrame和Panel迭代对象的键。...DataFrame中的键： A x y C D 遍历DataFrame中的行，可以用以下函数： iteritems() - 迭代(key, value) 对 iterrows() - 将行迭代为（索引，...Series）对 itertuples() - 以namedtuples的形式迭代 iteritems() 将每个列作为键，将值与值作为键和列值迭代为Series对象。...，元组的第一个元素将是行的相应索引值，而剩余的值是行值。...) Pandas(Index=3, col1=-0.9788868583861823, col2=0.47797217991709673, col3=0.3379524503396801) 不要在迭代时修改对象
pandas 排序 import pandas as pd import numpy as np unsorted_df=pd.DataFrame(np.random.randn(10,2),index
数据如下： 目的是修改index的1-0到1. 1. rename data = data.index.map(lambda x:x.replace('1-0...
迭代DataFrame 迭代DataFrame - 遍历数据帧 iteritems()示例 iterrows()示例 itertuples()示例 Pandas对象之间的基本迭代的行为取决于类型。...当迭代一个系列时，它被视为数组式，基本迭代产生这些值 注意: 不要尝试在迭代时修改任何对象。迭代是用于读取，迭代器返回原始对象(视图)的副本，因此更改将不会反映在原始对象上。...迭代DataFrame import pandas as pd import numpy as np N=20 df = pd.DataFrame({ 'A': pd.date_range(...DataFrame - 遍历数据帧 迭代器 details 备注 iteritems() 将列迭代(col，value)对 列值 iterrows() 将行迭代(index，value)对 行值 itertuples...() 以namedtuples的形式迭代行 行pandas形式 iteritems()示例 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame
索引和切片操作是最基本最常用的数据处理操作，Pandas中的索引和切片操作基于Python的语言特性，支持类似于numpy中的操作，也可以使用行标签、列标签以及行标签与列标签的组合来进行索引和切片操作...本文使用的数据来源于网易财经，具体下载方式可以参考：Pandas知识点-DataFrame数据结构介绍 前面介绍DataFrame和Series的文章中，代码是在Pycharm中编写的，本文和后面介绍Pandas...第二种方式除了支持英文的索引名，也支持中文的索引名，但是如果英文的索引名与Python关键字(如class,list)同名，会报错，只能用第一种方式来取数据。 2. 读取一行数据 ?...使用iloc进行切片操作时，切片规则与Python基本的切片规则相同，传入的切片索引是左闭右开的(包含起始值，不包含结束值)。 ?...以上就是Pandas中的索引和切片基本操作介绍，如果需要获取数据和代码，可以点击关注公众号“Python碎片”，然后在后台回复“pandas03”关键字获取本文代码和数据。
参考链接： Python迭代器 反向迭代 问题 你想反方向迭代一个序列 解决方案 使用内置的 reversed() 函数，比如： >>> a = [1, 2, 3, 4] >>> for x...print(x) ... 4 3 2 1 反向迭代仅仅当对象的大小可预先确定或者对象实现了 __reversed__() 的特殊方法时才能生效。...file backwards f = open('somefile') for line in reversed(list(f)): print(line, end='') 要注意的是如果可迭代对象元素很多的话...讨论 很多程序员并不知道可以通过在自定义类上实现 __reversed__() 方法来实现反向迭代。...， 因为它不再需要将数据填充到一个列表中然后再去反向迭代这个列表。
Pandas-13.索引 索引运算符[]和属性运算符.可用的。...另外支持三种多轴索引： .ix()已废弃 索引运算符 对象 索引 描述 Series s[index] 标量值 DataFrame df[row_index, column_index] 标量对象 Panel...0.611385 e 1.047590 f -1.320031 g -1.058925 h 0.612909 Name: A, dtype: float64 ''' 读取A列和B...0.611385 e 1.047590 f -1.320031 g -1.058925 h 0.612909 Name: A, dtype: float64 ''' 读取A列和C...df.loc['a']>0) ''' A True B True C False D False Name: a, dtype: bool ''' .iloc() 读取数字索引
1,2,3] >>>L[0] >>>L[1] >>>L[2] 或者使用循环来获取 >>>L = [] >>>n = 2 >>>for i in range(n) >>> L.append(L[i]) L python...list集合中的第0个到第3个元素，如果是从0开始取，0可以省略 >>>list[0:3] [1, 2, 3] 也可以倒过来取 >>>list = [1,2,3,4,5] >>>#记住最后一个元素的索引是...一般来说，我们用for...in遍历集合的过程，就称为迭代(iteration) 迭代list和tuple >>> l = [1,2,3,4,5] >>> for i in l: ......lily 21 161 也可以同时迭代key和value，需要使用dict.items()方法 >>> for key,value in dict.items(): ......a b c d e f g 迭代list集合中的索引-元素对，可以使用enumerate将list变成索引-元素对 >>> for x,y in enumerate([1,2,3,4,5]): ...
索引排序-sort_index 针对Pandas中索引的排序功能介绍，详细内容参考官网： https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html...，表示根据指定的索引进行排序，可以是索引号，名称或者多个索引组成的列表 ascending：排序规则，默认是升序 inplace：表示是否原地修改；默认是False kind：表示选的排序算法 na_position...默认是last sort_remaining： 数据模拟 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"name":["Jimmy...如果是设置成True，则行索引变成0,1,2…N-1 # 默认情况 df.sort_index(axis=1,ignore_index=False) .dataframe tbody tr...Tom 19 80 shenzhen 1.0 John 28 150 guangzhou 2.0 Ana 20 120 shanghai 参数sort_remaining 如果为 true 且按级别和索引排序是多层
下面创建一个Series， 在输入索引Index时，输入了由两个子list组成的list，第一个子list是外层索引，第二个list是内层索引。...示例代码： import pandas as pd import numpy as np ser_obj = pd.Series(np.random.randn(12),index=[...打印这个Series的索引类型，显示是MultiIndex 直接将索引打印出来，可以看到有lavels,和labels两个信息。...示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(ser_obj.index) 运行结果： <class 'pandas.indexes.multi.MultiIndex'...因为现在有两层索引，当通过外层索引获取数据的时候，可以直接利用外层索引的标签来获取。 当要通过内层索引获取数据的时候，在list中传入两个元素，前者是表示要选取的外层索引，后者表示要选取的内层索引。
索引对象Index Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码： print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2.index))...print(df_obj2.index) 运行结果： 2 df_obj2.index[0] = 2 /Users/Power/anaconda/lib/python3.6/site-packages/pandas/indexes/base.py...Int64Index，整数索引 MultiIndex，层级索引 DatetimeIndex，时间戳类型 Series索引 index 指定行索引名 示例代码： ser_obj = pd.Series(...[2:4], ser_obj[‘label1’: ’label3’] 注意，按索引名切片操作时，是包含终止索引的。
在使用python3时，有【并行迭代】与【按索引迭代】，并行迭代相对来说好理解，现在介绍下【按索引迭代】。...废话不多，直接上实例 # Demo：并行迭代 zip函数names = ["anne","beth","george","damon","bob"]ages = [12,45,32,102,101,103...按索引迭代案例按索引迭代方式一strings = ["Alice","Bob","Nick"]# strings[1] = "leo" #测试给列表添加元素后，的效果# print(strings)index... if "ob" in string: strings[index] = "Tom" # 将含有“ob”的元素，替换为Tom index += 1print(strings)按索引迭代方式二
之所以可以这样，是因为 Python 中的迭代器（Iterator）以及可迭代对象（Iterable）。 如果一个对象定义了 __iter__ 和 __next__ 两个方法，它就是一个迭代器。...有了迭代器的概念之后，如果一个对象定义了 __iter__ 和方法，返回一个迭代器对象，那么它就是一个可迭代的对象。 从表现上来说，一个对象可迭代，那么它就可以被 for 循环使用。...有一点绕，我们再来理一理迭代器（Iterator）和可迭代（Iterable）这两个的差别： 一个迭代器一定是可迭代对象，因为它一定有 __iter__ 方法。反过来则不成立。...__iter__、__next__ 分别对应于 Python 的内置函数 iter() 和 next()：比如 iter(aList) 就相当于 aList.__iter__()。...迭代器和可迭代之间的继承关系。 ? __iter__ 方法返回值的区别。id 相同代表是同一个实例。
文章来源：Python数据分析 参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，基于NumPy构建，提供了 高级数据结构 和 数据操作工具，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...一个强大的分析和操作大型结构化数据集所需的工具集 基础是NumPy，提供了高性能矩阵的运算 提供了大量能够快速便捷地处理数据的函数和方法 应用于数据挖掘，数据分析 提供数据清洗功能 ---- 2.Pandas...的数据结构 import pandas as pd Pandas有两个最主要也是最重要的数据结构： Series 和 DataFrame Series Series是一种类似于一维数组的 对象...：标签、位置和混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名 示例代码
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。...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。行索引就是0到6，列索引就是name、course和score。 ? 其用法为loc[行索引，列索引]。...data.loc[:,'score'] 获取第3行（其实是第四行，Python索引从0开始），可用以下代码。...最后iloc用法和loc一样，只是iloc使用行和列的数字索引，也就是说，行索引就是0到6，列索引就是0到2。
层次化索引是pandas的一项重要功能，它能使你在一个轴上有多个索引级别，也就是说，它能使你以低维度形式处理高维度数据，比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn...1, 2, 3]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]]) 有了层次化索引之后...dtype: float64 data[:,2] #输出 a -0.042377 b -1.313888 c -1.945047 d 0.460786 dtype: float64 层次化索引在数据重塑和基于分组的操作中扮演重要的角色...0.751478 c 1 -0.241329 2 -1.945047 d 2 0.460786 3 -0.411931 dtype: float64 DataFrame的行列索引都可以使用层次化索引...，sort_index中的level指定了根据哪个索引级别进行排序，sum等汇总统计函数中的level参数指定了根据哪个索引级别进行汇总统计： frame.sort_index(level = 0) frame.sum
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