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pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据?

今天是pandas数据处理专题第三篇文章,我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法,从整体上大概了解了一下这个数据结构。...今天这一篇我们将会深入其中索引相关的应用方法,了解一下DataFrame索引机制和使用方法。...数据准备 上一篇文章当中我们了解了DataFrame可以看成是一系列Series组合的dict,所以我们想要查询表中的某一列,也就是查询某一个Series,我们只需要像是dict一样传入key就可以查找了...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。这两种方法都可以查询某一行,只是查询的参数不同,本质上没有高下之分,大家可以自由选择。...先是iloc查询行之后,再对这些行组成的新的DataFrame进行列索引

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快速掌握Series~通过Series索引获取指定

这系列将介绍Pandas模块中的Series,本文主要介绍: 通过Series的索引获取值 位置索引 名称索引索引 快速掌握Series系列: [L1]快速掌握Series~创建Series [L2...]快速掌握Series~Series的属性 a Series的索引 Series简单来说就是带有索引的一维数组,很自然的可以通过索引获取对应的value,我们有三种方式进行索引: 位置索引。...通过0 ~ n-1[n为Series中索引个数]进行索引; 名称索引。通过传入指定的index名称来进行索引获取单个索引获取多个索引; 点索引。...名称索引 # index名称索引 #获取单个索引 print(s["a"]) print("*"*6) #获取多个索引 print(s[["a","b","c"]]) result: 1 ****...** a 1 b 2 c 3 dtype: int64 使用名称索引不仅可以索引单个value,也可以索引多个value

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Python Dataframe常见索引方式详解

创建一个示例数据框: import pandas as pd df = pd.DataFrame([['乔峰', '男', 95, '降龙十八掌', '主角'], ['虚竹', '...abcdef'.upper()), columns=['name', 'gender', 'score', 'skill', 'class']) df 1、iloc[]  # 列表取值方式索引器...2.loc[]  # 字典取值方式的索引器,只接受 index 和 columns 的 ? 3、ix[]  # 混合了 iloc 和 loc 的用法,整数和都接受 ?...4、[[]]  # R语言 中的双中括号索引方式 ? 5、字典形式索引列 ? 6、属性形式索引列(列名称不是整数) ?...还有些切片、花哨索引、布尔掩码都先对简单,且都能在以上方式中应用,私以为不应单独列出。 pandas 的很多形式跟 R语言很是相似,颇值得玩味! 以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助。

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python函数——List获取索引(多相同解决方法)

前言 在处理list 的时候,我们需要获取一个所在的索引坐标,可以使用list.index()方法, 在遇到需要获取索引有多个,需要返回多个索引,可以使用偷梁换柱的方法,下文给出解决方案。...获取索引 >>> a [1, 2, 3, 4, ['aa', 'bb', 'cc'], 10, 3] >>> a.index(4) 3 >>> a.index(1) 0 3....获取多相同的索引 在a中有2个3, 如果使用 a.index(3), 返回的是第一个3所在的索引,如下所示 >>> a.index(3) 2 此时我们只需要把第一个3的换成其他,就可以找到下一个。...>>> a.index(3) 2 >>> a[a.index(3)] = 100 >>> a.index(3) 6 多个也是如此来解决,依次类推,只不过在找到所有索引之后,要将数组重置程初始

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pandas | DataFrame基础运算以及空填充

上一篇文章当中我们介绍了DataFrame数据结构当中一些常用的索引的使用方法,比如iloc、loc以及逻辑索引等等。今天的文章我们来看看DataFrame的一些基本运算。...针对这个问题,我们有isna这个api,它会返回一个bool型的DataFrameDataFrame当中的每一个位置表示了原DataFrame对应的位置是否是空。 ?...fillna会返回一个新的DataFrame,其中所有的Nan会被替换成我们指定的。...在进行四则运算的时候由于DataFrame之间可能存在行列索引不能对齐的情况,这样计算得到的结果会出现空,所以我们需要对空进行处理。...在实际的运用当中,我们一般很少会直接对两个DataFrame进行加减运算,但是DataFrame中出现空是家常便饭的事情。因此对于空的填充和处理非常重要,可以说是学习中的重点,大家千万注意。

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详解pd.DataFrame中的几种索引变换

导读 pandas中最常用的数据结构是DataFrame,而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。...惯例开局一张图 01 索引简介与样例数据 Series和DataFrame是pandas中的主要数据结构类型(老版本中曾有三维数据结构Panel,是DataFrame的容器,后被取消),而二者相较于传统的数组或...,以新接收的一组标签序列作为索引,当原DataFrame中存在该索引时则提取相应行或列,否则赋值为空或填充指定。...注意到原df中行索引为[1, 3, 5],而新重组的目标索引为[1, 2, 3],其中[1, 3]为已有索引直接提取,[2, 4]在原df中不存在,所以填充空;同时,原df中索引[5]由于不在指定索引中...进一步地,由于重组后可能存在空,reindex提供了填充空的可选参数fill_value和method,二者用法与fillna方法一致,前者用于指定固定填充,后者用于指定填充策略,例如: ?

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【MATLAB】基本绘图 ( 句柄 | 对象句柄获取 | 创建对象时获取句柄 | 函数获取句柄 | 获取 设置 对象属性 | 获取对象属性 )

文章目录 一、对象句柄获取 1、句柄 2、创建对象时获取句柄 3、函数获取句柄 4、获取 / 设置 对象属性 二、获取对象属性 1、获取 线 对象属性 2、获取 坐标轴 对象属性 一、对象句柄获取...---- 1、句柄 对象的句柄 , 类似于编程时的引用 , 将对象的句柄赋值给变量后 , 该变量就可以代表指定的绘图对象 ; 对象的 Handle 标识 ; 2、创建对象时获取句柄 创建对象时获取图形对象句柄...: 创建对象时 , 使用变量接收该对象 , 下面的代码就是使用 line_sin 变量获取 线 对象的句柄 ; line_sin = plot(x, y) 3、函数获取句柄 使用函数获取对象句柄...: 下面的函数是获取相关对象句柄的函数 ; gca : 获取当前坐标轴的句柄 ; gcf : 获取当前图形的句柄 ; allchild : 查找特定对象的所有子对象的句柄 ; ancestor...: 查找特定对象的父容器的句柄 ; delete : 删除对象 ; findall : 找到所有的图形对象 ; 4、获取 / 设置 对象属性 获取某个对象的属性 : 使用 get 函数 , 可以获取某个对象的属性

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python dataframe筛选列表的转为list【常用】

筛选列表中,当b列中为’1’时,所有c的,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,然后转为list 3 .将a列整列的,转为list(两种) 4....筛选列表,当a=‘one’时,取整行所有,然后转为list 具体看下面代码: import pandas as pd from pandas import DataFrame df = DataFrame...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,...= 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,...three', 'four', 'five'] ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five'] """ # 筛选列表,当a=‘one’时,取整行所有

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【项目实战】自监控-10-DataFrame索引操作(中篇)

4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列主要是实际在做项目的一个笔记 自监控项目,主要是对采集的质量监控数据做的一个实时预警 今天讲讲DataFrame...行索引与常规列的互换 主要涉及:reset_index,set_index 今日歌曲: Part 1:构建一个DataFrame 一个DataFrame可以看成一个二维表格,不过这个二维表格有行标题也有列标题...,而且每类标题可能不止一级 示例中由一个字典构建一个DataFrame 通过index参数指定行名称 给行索引本身指定名称ts import pandas as pddict1 = {"a": [1,...Part 2:将索引变成列 使用reset_index将索引变成常规列 通过对replace参数进行设置,确定是否在原变量上执行操作 原索引变成常规列后,会重新自动生成一个默认索引 df.reset_index...Part 3:将列变成索引 使用set_index将常规列变成索引 同样通过设置inplace决定是否在原变量上执行操作 执行该操作原索引会消失 df.set_index("a", inplace=True

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【项目实战】自监控-09-DataFrame索引操作(上篇)

获取索引信息 主要涉及:index,columns 今日歌曲: Part 1:构建一个DataFrame 一个DataFrame可以看成一个二维表格,不过这个二维表格有行标题也有列标题,而且每类标题可能不止一级...示例中由一个字典构建一个DataFrame 通过index参数指定行名称 import pandas as pddict1 = {"a": [1, 3, 5, 6], "b": [11, 12, 15..., 16], "c": [22, 27, 29, 30], "d": [82, 87, 89, 80]}df = pd.DataFrame(dict1, index=[...Part 2:获取索引索引信息 使用index属性获取索引信息,使用values将索引对象转化为列表 使用columns属性获取索引信息,使用values将索引对象转化为列表 注意columns...Part 3:获取某一索引相对位置 获取某一索引在该索引类中的位置,第一位为0 涉及方法get_loc index_ = df.index column_ = df.columnsprint("\n")

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