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pandas中的index对象详解

pandas中,Series和DataFrame对象是介绍的最多的,Index对象作为其构成的一部分,相关的介绍内容却比较少。...对于Index对象而言,有以下两大类别 Index MultiIndex 二者的区别就在于层级的多少,从字面含义也可以看出,MultiIndex指的是多层索引,Index是单层索引。...先从单层索引开始介绍,在声明数据框的时候,如果没有指定index和columns参数,pandas会自动生成对应的索引,示例如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy...RangeIndex属于Index中的一种形式,Index是更通用的函数,通过Index函数可以显示创建Index对象,用法如下 >>> df.index = pd.Index(list('ABCD')...在pandas中,有以下几种方法,来显示创建数值索引 # 浮点数 >>> pd.Float64Index([1, 2, 3, 4]) Float64Index([1.0, 2.0, 3.0, 4.0],

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pandas入门:Series、DataFrame、Index基本操作都有了!

pandas应用领域广泛,包括金融、经济、统计、分析等学术和商业领域。本文将介绍pandas中Series、DataFrame、Index等常用类的基本用法。...class pandas.Series(data=None, index=None, dtype=None, name=None, copy=False, fastpath=False) Series...class pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) DataFrame函数常用的参数及其说明如下所示...Index对象为其余pandas对象存储轴标签、管理轴标签和其他元数据(如轴名称)。...创建Index Index对象可以通过pandas.Index()函数创建,也可以通过创建数据对象Series、DataFrame时接收index(或column)参数创建,前者属于显式创建,后者属于隐式创建

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使用pandas处理数据获取TOP SQL语句

这节讲如何使用pandas处理数据获取TOP SQL语句 开发环境 操作系统:CentOS 7.4 Python版本 :3.6 Django版本: 1.10.5 操作系统用户:oms 数据处理:...pandas 前端展示:highcharts 上节我们介绍了如何将Oracle TOP SQL数据存入数据库 接下来是如何将这些数据提取出来然后进行处理最后在前端展示 这节讲如何利用pandas处理数据来获取...TOPSQL语句 TOP SQL获取原理 通过前面的章节我们获取了每个小时v$sqlare视图里面的数据,这里我以monitor_oracle_diskreads 为例,具体数据如下图 ?...由于我选择时间段间隔一个小时,所以上面查询结果每个sql_id对应两行数据,其中16:00的数据在上面一行 接下来我们要pandas做的事情就是计算每个sql_id对应的disk_reads等栏位的差值...下面为程序的截图: 完整代码会在专题的最后放出,大家可根据代码进行调试来熟悉pandas的功能 ? 下节为如何讲如何在前端显示

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pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列,这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法:iloc和loc。...(4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个Dataframe,生成数据,用于下面的演示 import pandas...D,E四列区域内,B列大于6的值 data1 = data.loc[ data.B >6, ["B","C","D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index...data.iloc[:, 1] 结果: (3)同时读取某行某列 # 读取第二行,第二列的值 data1 = data.iloc[1, 1] 结果: (4)进行切片操作 # 按index

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Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行的位置我们使用类似python中的切片语法。...同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一列也计算在内了。.../data/年度数据.xls", skiprows=skip_rows, index_col=0)然后,通过下面这段代码获取多行多列df.loc[["市辖区数(个)", "镇数(个)"], ["2021...通常是建议这样获取的,因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取,只是可读性上没有这么好。

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