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的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值就可以查找了...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。
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...class 'pandas.core.series.Series' df.iloc[0] a 1 b 2 c 3 d 4 Name: 0, dtype: int64 到此这篇关于详解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!
var list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8] var index = list.map(item => item).index...
将其Nan全部填充为0,这时再打印的话会发现根本未填充,这是因为没有加上参数inplace参数。
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 点索引 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来获取对应的value值,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; 获取单个索引值; 获取多个索引值; 点索引。...名称索引 # index名称索引 #获取单个索引值 print(s["a"]) print("*"*6) #获取多个索引值 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值,也可以索引多个value值。
Arrays.asList(numbers)); int max = (int) Collections.max(Arrays.asList(numbers)); System.out.println("最小值:..." + min); System.out.println("最大值: " + max); } } 实例三: import java.util.Arrays public static int MAX(
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 的值 ? 3、ix[] # 混合了 iloc 和 loc 的用法,整数和值都接受 ?...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。
以上这篇django模板获取list中指定索引的值方式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。
pandas的dataFrame的索引值从1开始 假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的,那么现在我想要让它从1开始怎么做?...添加一列,该列为同一值 df Out[93]: one two three four new_colu a 0 1 2 3 12 b...inplace:布尔值,默认为False,是否返回新的DataFrame。如果为True,则忽略复制值。...a b c bj 0 1 2 sh 3 4 5 gz 6 7 8 ''' # 修改 df1 的 index print(df1.index) # 可以打印出print的值,...BEIJING 0 1 2 SHANGHAI 3 4 5 GUANGZHOU 6 7 8 ''' # 更快捷的 方法 使用 rename,可以分别为 index 和 column 来指定值
前言 在处理list 的时候,我们需要获取一个值所在的索引坐标,可以使用list.index()方法, 在遇到需要获取索引的值有多个,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....获取多相同的值索引 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的换成其他值,就可以找到下一个。...>>> a.index(3) 2 >>> a[a.index(3)] = 100 >>> a.index(3) 6 多个值也是如此来解决,依次类推,只不过在找到所有值的索引之后,要将数组重置程初始值。
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DataFrame,DataFrame当中的每一个位置表示了原DataFrame对应的位置是否是空值。 ?...fillna会返回一个新的DataFrame,其中所有的Nan值会被替换成我们指定的值。...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值,所以我们需要对空值进行处理。...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中出现空值是家常便饭的事情。因此对于空值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。
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值。...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,所以填充空值;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值,reindex提供了填充空值的可选参数fill_value和method,二者用法与fillna方法一致,前者用于指定固定值填充,后者用于指定填充策略,例如: ?
文章目录 一、对象句柄值获取 1、句柄值 2、创建对象时获取句柄值 3、函数获取句柄值 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、对象句柄值获取...---- 1、句柄值 对象的句柄值 , 类似于编程时的引用 , 将对象的句柄值赋值给变量后 , 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值 创建对象时获取图形对象句柄值...: 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 对象的句柄值 ; line_sin = plot(x, y) 3、函数获取句柄值 使用函数获取对象句柄值...: 下面的函数是获取相关对象句柄值的函数 ; gca : 获取当前坐标轴的句柄值 ; gcf : 获取当前图形的句柄值 ; 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值 ; 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
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[NaN,NaN,2],[NaN,NaN,NaN],[8,8,NaN]]) df1 代码结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 NaN NaN...inplace=True) df1 代码结果: 0 1 2 0 1.0 2.0 3.0 1 0.0 0.0 2.0 2 0.0 0.0 0.0 3 8.0 8.0 0.0 传入method=” “改变插值方式...: df2=pd.DataFrame(np.random.randint(0,10,(5,5))) df2.iloc[1:4,3]=NaN;df2.iloc[2:4,4]=NaN df2 代码结果: 0...1.0 1 4 7 0 NaN 5.0 2 6 5 5 NaN NaN 3 1 9 9 NaN NaN 4 4 8 1 5.0 9.0 df2.fillna(method=’ffill’)#用前面的值来填充
今日锦囊 怎么去除DataFrame里的缺失值?...这里介绍一个方法,DataFrame.dropna(),具体可以看下图: ?...从方法介绍可以看出,我们可以指定 axis 的值,如果是0,那就是按照行去进行空值删除,如果是1则是按照列去进行操作,默认是0。...# 查看有多少缺失值 print(data.isnull().sum()) print('\n') # 查看缺失值占比 print(data.isnull().sum()/len(data)) ?...删除操作 # 原始模样 print(data.head()) print('\n') # 默认参数axis=0,根据索引(index)删除指定的行,删除第0行数据 print(data.drop(0
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...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,...= 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,...three', 'four', 'five'] ['one', 'one', 'two', 'three', 'four', 'five'] """ # 筛选列表,当a=‘one’时,取整行所有值,
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值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
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:获取行索引列索引信息 使用index属性获取行索引信息,使用values将索引对象转化为列表 使用columns属性获取列索引信息,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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Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行,可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行,可以使用isin。...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame...根据列值选择行的方法,希望对大家有所帮助。
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