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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。...目录 1.loc方法 （1）读取第二行的值 （2）读取第二列的值 （3）同时读取某行某列 （4）读取DataFrame的某个区域 （5）根据条件读取 （6）也可以进行切片操作 2.iloc方法 （1）...读取第二行的值 （2）读取第二行的值 （3）同时读取某行某列 （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 as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...(30).reshape((6,5)), columns=['A','B','C','D','E']) # 写入本地 data.to_excel("D:\\实验数据

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问与答64： 如何获取Excel图表系列中指定数据点的类别名？

excelperfect Q：如下图1所示，我根据单元格区域A1:B10中的数据绘制了一个折线图，我现在想用VBA得到该折线图的第5个数据点的分类名（从数据表中可以得出其分类名为“桔子”），如何编写程序实现我的需求...图1 A：可以使用下面的自定义函数来获得分类轴的类别名： '获取指定图表中指定系列上某数据点类别名 '参数cht:代表图表 '参数lSeriesNum:代表图表中的系列编号 '参数lPointNum:...(lSeriesNum) '类别数据 vCategory = srsCht.XValues '返回指定数据点的类别 GetCategoryLabel = vCategory...(lPointNum) End Function 使用下面的代码调用GetCategoryLabel函数，获取图表中指定系列上某点的类别名。...Sub 运行上述代码，Excel显示当前工作表中第一个图表上系列1的第5个数据点的类别名，如下图2所示。

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    数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01

    数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 Pandas时序数据系列博客 Pandas时间序列数据处理 1.好用的Python库 2.Pandas历史 3.时序数据处理 3.1 时序中的基本对象...时间戳的切片和索引 备注：如果感觉有帮助，可以点赞评论收藏~~ Pandas时序数据系列博客 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理01 数据导入与预处理-拓展-pandas时间数据处理...()-日期范围：频率(2) M：每月最后一个日历日 Q-月：Q-DEC指定月为季度末，每个季度末最后一月的最后一个日历日 A-月：A-DEC每年指定月份的最后一个日历日 月缩写：JAN/FEB/...，每个季度末最后一月的最后一个工作日 BA-月：BA-DEC每年指定月份的最后一个工作日，这里是12月 M：MS每月第一个日历日 Q-月：QS-DEC指定月为季度末，每个季度末最后一月的第一个日历日...A-月：AS-DEC每年指定月份的第一个日历日 BM：BMS每月第一个工作日 BQ-月：BQS-DEC指定月为季度末，每个季度末最后一月的第一个工作日 BA-月：BAS-DEC每年指定月份的第一个工作日

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    图解数据分析 | 数据分析思维

    降低粒度：降低数据聚合的程度，比如，离职率不按年份、而按照月份来统计。 溯源：在对比、细分锁定到具体维度和粒度之后，依然没有结论，那就需要查看原始数据，洞察数据，从数据中寻找灵感。...时间属性比较特殊，对象所在的季节、月份等时间属性要有可比性。例如，一家便利店冬季雪糕的销量，和夏季没有可比性，因为对象的时间属性不同，但做销量的同比是可以的。...[数据分析思维-数据『细分』] 2.1 增加维度 一个维度是数据表的一列。通常情况下，维度是指定性数据。例如，产品提供的服务的类型、用户分布的地域等。...本系列教程涉及的速查表可以在以下地址下载获取： Pandas速查表 Matplotlib速查表 Seaborn速查表 拓展参考资料 利用Python进行数据分析·第2版 w3schools pandas...tutorial Kaggle的pandas入门教程

    1.5K41

    如何用 Python 和 API 收集与分析网络数据？

    appcode = 'Your AppCode here' 我们尝试获取丽江5月份的天气信息。 在API信息页面上，有城市和代码对应的表格。 位置比较隐蔽，在公司简介的上方。...读入 Python 数据框工具 pandas 。 import pandas as pd 我们让 Pandas 将刚刚保留下来的列表，转换为数据框，存入 df 。...写到这里，你基本上搞懂了，如何读取某个城市、某个月份的数据，并且整理到 Pandas 数据框中。 但是，我们要做分析，显然不能局限在单一月份与单一城市。...这样，我们只需要在调用函数的时候，传入不同的参数，例如不同的城市名、月份等信息，就能获得想要的结果了。 综合上述语句，我们定义一个传入城市和月份信息，获得数据框的完整函数。...，包括城市代码-名称字典、一系列的月份，以及我们的 AppCode。

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    疫情这么严重，还不待家里学Numpy和Pandas？

    鸭哥这次教大家Python数据分析的两个基础包Numpy和Pandas。 首先导入这两个包。...)] c=b*4 一维数据分析：Pandas #定义：Pandas一维数据结构：Series #存放6家公司每一天的股价 stockS=pd.Series([54.74,190.9,173.14,1050.3,181.86,1139.49...#获取第一列，0后面加逗号 a[0,:] #按轴计算：axis=1 计算每一行的平均值 a.mean(axis=1) pandas二维数组:数据框（DataFrame） #第1步：定义一个字典，映射列名与对应列的值...] #获取第一行 salesDf.loc[0,:] #获取‘商品名称’这一列 salesDf.loc[:,'商品名称'] salesDf['商品名称'] #通过列表来选择某几列的数据 salesDf...[['商品名称','销售数量']] #通过切片功能，获取指定范围的列 salesDf.loc[:,'购药时间':'销售数量'] #通过条件判断筛选，构件查询条件 querySer=salesDf.loc

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    数据科学 IPython 笔记本 7.14 处理时间序列

    时间增量或间隔（duration）：引用确切的时间长度（例如，间隔为 22.56 秒）。 在本节中，我们将介绍如何在 Pandas 中使用这些类型的日期/时间数据。...0 2014-08-04 1 2015-07-04 2 dtype: int64 ''' 还有其他特殊的仅限日期的索引操作，例如传入一年来获取该年所有数据的切片： data['2015']...但首先，仔细研究可用的时间序列数据结构。 Pandas 时间序列数据结构 本节将介绍用于处理时间序列数据的基本Pandas数据结构： 对于时间戳，Pandas 提供Timestamp类型。...例如，这里我们将构建一系列每小时的时间戳： pd.date_range('2015-07-03', periods=8, freq='H') ''' DatetimeIndex(['2015-07-03...例如，附带的pandas-datareader包（可通过conda install pandas-datareader安装）知道如何从许多可用来源导入金融数据，包括 Yahoo finance，Google

    4.6K20

    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

    在开始之前，先快速回顾一下Pandas中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...在后端Pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE的数据子集或记录。所以要过滤Pandas中的DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。...()需要使用dt提取器，dt是一种访问对象，用于提取日期时间，例如DateTime系列的属性。...示例10 获得八月份的所有记录 df.query("OrderDate.dt.month == 8") output 所有记录都是八月份的。

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    整理了10个经典的Pandas数据查询案例

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    10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

    在开始之前，先快速回顾一下pandas -中的查询函数query。查询函数用于根据指定的表达式提取记录，并返回一个新的DataFrame。表达式是用字符串形式表示的条件或条件的组合。...PANDAS DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...所以要过滤pandas DataFrame，需要做的就是在查询函数中指定条件即可。 使用单一条件进行过滤 在单个条件下进行过滤时，在Query（）函数中表达式仅包含一个条件。...（）需要使用DT提取器，DT是一种访问对象，用于提取日期时间，例如DateTime系列的属性。...示例10 获得八月份的所有记录 df.query("OrderDate.dt.month == 8") 所有记录都是八月份的。

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    10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

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    Python时间序列分析苹果股票数据：分解、平稳性检验、滤波器、滑动窗口平滑、移动平均、可视化

    p=33550 原文出处：拓端数据部落公众号 什么是时间序列？ 时间序列是一系列按时间顺序排列的观测数据。数据序列可以是等间隔的，具有特定频率，也可以是不规则间隔的，比如电话通话记录。...中创建时间序列 让我们获取由Intrinio开发者沙盒提供的苹果股票历史数据。...Series.dt.month_name(self, *args, **kwargs) 返回具有指定区域设置的DateTimeIndex的月份名称。...pandas.date_range 是一个函数，允许我们创建一系列均匀间隔的日期。...我们经常需要降低（下采样）或增加（上采样）时间序列数据的频率。如果我们有每日或每月的销售数据，将其降采样为季度数据可能是有用的。或者，我们可能希望上采样我们的数据以匹配另一个用于进行预测的系列的频率。

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    Pandas库的基础使用系列---DataFrame练习

    前言我们前几篇文章和大家介绍了如何读取Excel,以及如何获取行数据，列数据，以及具体单元格数据。...像我们目前只读取了一个Excel表中的一个sheet的数据，这个sheet的数据通常我们在pandas中称其为DataFrame，它可以包含一组有序的列(Series), 而每个Series可以有不同的数据类型...自定义默认索引我们之前注意到读取excel数据后，pandas会自动为我们添加一列它是从0开始的一个index，我们试着将它修改为汉字的表现，即零，一，二，三，四这样的。...，同时指定了使用月份。...还有一个需要注意的是，我们在加载数据时，指定了索引列，如果不指定你会看到下面这个效果你会发现，指标这两个字也不见了，因为默认情况下它也算是一个列名。

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    Matplotlib时间序列型图表（1）

    示例代码如下： import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt #筛选1017A和1050A站点的数据，并抽取指定列 sel_df1 = df.loc...时间段通常以不同单位表示，例如日、周、月、年。 日历图的可视化形式主要有：以年为单位的日历图和以月为单位的日历图。...先将1017A站点的2020年PM2.5数据（sel_df1）利用月日历图绘制，数据结构同上一个例子，示例代码如下： #数据准备 import pandas as pd new_df = sel_df2...new_df['month'] = new_df.index.month #根据索引列获取每一个样本的月份 new_df['week'] = new_df.index.strftime('%W')...指定分片，按照月份分片就是按月绘制；theme函数中设置了绘图的详细参数，感兴趣可以自行查找。

    2.2K20

    独家 | 时间信息编码为机器学习模型特征的三种方法（附链接）

    我们这样做是为了避免在使用线性模型时可能出现的臭名昭著的虚拟变量陷阱（完美的多重共线性）问题。 在我们的示例中，我们使用虚拟变量方法来获取观测值的月份。...其实也可以使用相同的方法获取来自 DatetimeIndex 的一系列其他信息。例如，一年中的日/周/季度，给定一天是否为周末的标志，一个周期的第一天/最后一天等等。...可以找到一个列表，其中包含所有可能的从pandas文档索引中提取的功能，可在 pandas.pydata.org找到。...但在继续之前，值得一提的是，当使用非线性模型（例如决策树（或其集合））时，别将诸如月份，或一年中的某天等特征显式编码设为随机数。这些模型能够学习序数输入特征与目标之间的非单调关系。...方法#2：具有正弦/余弦变换的循环编码 正如我们前面所看到的，拟合的线类似于步骤。这是因为每项虚拟数据都是单独处理的，没有连续性。然而，例如时间等变量存在明显的周期连续性。这意味着什么呢？

    1.8K31

    Pandas库常用方法、函数集合

    sql查询的数据（需要连接数据库），输出dataframe格式 to_sql：向数据库写入dataframe格式数据 连接 合并 重塑 merge：根据指定键关联连接多个dataframe，类似sql中的...“堆叠”为一个层次化的Series unstack: 将层次化的Series转换回数据框形式 append: 将一行或多行数据追加到数据框的末尾 分组 聚合 转换 过滤 groupby：按照指定的列或多个列对数据进行分组...: 替换字符串中的特定字符 astype: 将一列的数据类型转换为指定类型 sort_values: 对数据框按照指定列进行排序 rename: 对列或行进行重命名 drop: 删除指定的列或行 数据可视化...pandas.plotting.bootstrap_plot：用于评估统计数据的不确定性,例如均值,中位数,中间范围等 pandas.plotting.lag_plot：绘制时滞图，用于检测时间序列数据中的模式...用于访问Datetime中的属性 day_name, month_name: 获取日期的星期几和月份的名称 total_seconds: 计算时间间隔的总秒数 rolling: 用于滚动窗口的操作 expanding

    31510

    独家 | 将时间信息编码用于机器学习模型的三种编码时间信息作为特征的三种方法

    在我们的示例中，我们使用虚拟变量方法来捕获记录观察的月份。同样的方法可用于指示来自DatetimeIndex的一系列其他信息。...例如，一年中的天/周/季度，给定日期是否是周末的标志，周期的第一天/最后一天等等。...你可以在 pandas.pydata.org 上找到一个列表，列表包含了我们可以从pandashttps://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide...图3：基于月份和每日序列的正/余弦转换 如图 3 所示，我们可以从转换后的数据中得出两点结论：其一，我们可以看到，当使用月份进行编码时，曲线是逐步的，但是当使用每日频率时，曲线更平滑；其二，我们也可以看到...我们使用方便的scikit-lego库，它提供了RepeatingBasisFunction类，并指定以下参数： 我们想要创建的基函数的数量（我们选择了 12 个）。 用于索引 RBF 的列。

    2K30

    懂Excel轻松入门Python数据分析包pandas(二十三)：环比

    此系列文章收录在公众号中：数据大宇宙 > 数据处理 >E-pd > 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。...后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas 前言 如果你需要经常处理走势数据，那么本系列接下来2篇文章的知识点将非常实用。...pandas 中的数据位移 直接看看，pandas 中把销量列位移是怎么实现的： - 行2：.shift() 方法实现下位移。...不过，实际工作中的数据没有这么简单， 比如说： - 数据中有些月份数据是缺失的，怎么办？ - 数据中的是日期类型，我希望按年做环比 更多详细高级应用技巧，关注我的 pandas 专栏！...多结合分组处理 实际情况是，我们拿到的数据是多个城市的月份销量： 此时我们需要注意2点： - 按城市分组 - 保证每个城市内的数据是按月份排序 代码如下： - 行3-5：每个分组的处理逻辑，内容很简单

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    如何用 Python 和 Pandas 分析犯罪记录开放数据？

    例如说，美国联邦政府和地方当局为什么要在网站上开放这么多数据？ 要知道，一旦数据开放出来，普通人是可以对数据进行组织、包装和再分发，甚至是可以赚取经济利益的。...本文，我借鉴 Richard 的分析思路，换成用 Python 和数据分析包 Pandas 对该数据集进行分析和可视化。希望通过这个例子，让你了解开放数据的获取、整理、分析和可视化。...为了更直观查看数据统计结果，我们调用 Pandas 内置的绘图函数 plot ，并且指定绘图类型为“横向条状图”（barh）。...于是 Pandas 就会按照列表中指定的顺序，先按照月份分组，再按照小时分组。...小结 通过本文的学习，希望你已掌握了以下内容： 如何检索、浏览和获取开放数据； 如何用 Python 和 Pandas 做数据分类统计； 如何在 Pandas 中做数据变换，以及缺失值补充； 如何用 Pandas

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