在Excel中，我们可以看到行、列和单元格，可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。 先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...要获取前三行，可以执行以下操作： 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值，我们需要使用行和列的交集。...接着，.loc[[1,3]]返回该数据框架的第1行和第4行。 .loc[]方法 正如前面所述，.loc的语法是df.loc[行，列]，需要提醒行（索引）和列的可能值是什么？
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。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。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。...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单，大家要注意的是，这里的2并不算是所以哦，而是行名称，只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...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。
在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能： select * from table where column_name = some_value; pandas中获取数据的有以下几种方法...布尔索引 该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件的行所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])...数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列值不等于某个/些值的行 df.loc[df['column_name
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...[1,:] （2）读取第二列的值 # 读取第二列全部值 data2 = data.loc[ : ,"B"] 结果： （3）同时读取某行某列 # 读取第1行，第B列对应的值 data3...,"D","E"]] 结果： 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 （1）读取第二行的值 # 读取第二行的值，与loc方法一样 data1
如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e...dataframe的index，然后过滤出需要的行 print df.groupby(['Mt'])['Count'].agg(max) idx=df.groupby(['Mt'])['Count...True 4 True 5 True dtype: bool CountMtSpValue03s1a1310s2d4410s2e556s3f6 上面的方法都有个问题是3、4行的值都是最大值...ascending=False).groupby('Mt', as_index=False).first() MtCountSpValue0s13a11s210d42s36f6 那问题又来了，如果不是要取出最大值所在的行...，比如要中间值所在的那行呢？
标签：动态数组 如下图1所示，在数据中有些为值错误#N/A数据，如果想要获取第一个出现#N/A数据的行上方行的数据（图中红色数据，即图2所示的数据），如何使用公式解决？...如果想要只获取第5列#N/A值上方的数据，则将公式稍作修改为： =INDEX(LET(data,A2:E18,i,MIN(IFERROR(BYCOL(data,LAMBDA(x,MATCH(TRUE,ISNA...TAKE(data,i),i-1)),,5) 也可以使用公式： =LET(d,FILTER(E2:E18,NOT(ISNA(E2:E18))),DROP(d,ROWS(d)-1)) 如果数据区域中#N/A值的位置发生改变...，那么上述公式会自动更新为最新获取的值。...自从Microsoft推出动态数组函数后，很多求解复杂问题的公式都得到的简化，很多看似无法用公式解决的问题也很容易用公式来实现了。
self.tableWidget.selectRow(0) 方法可以选择指定行。 self.tableWidget.selectColumn(0) 方法可以选择指定列。...# 表格的双击事件捕获 self.tableWidget.doubleClicked.connect(self.double_value) def double_value(self): ''...' 作用：双击事件监听，显示被选中的单元格 ''' # 打印被选中的单元格 for i in self.tableWidget.selectedItems():...''' self.tableWidget.selectColumn(0) def select_col1(self): ''' 作用：选择指定列 ''...' self.tableWidget.selectColumn(1) def select_col2(self): ''' 作用：选择指定列 '''
Pandas 适用于处理以下类型的数据： 有序和无序的时间序列数据 带行列标签的矩阵数据，包括同构或异构型数据 与 SQL 或 Excel 表类似的，含异构列的表格数据 任意其它形式的观测、统计数据集，...print(s1.index) # 获取值 print(s1.values) # 获取索引和值 print(s1.iteritems) # 取指定值 print(s2[0]) print(s2['6'...# 获取一行 print(df[1:2]) # 获取多行 print(df[1:4]) # 多行的某一列数据 print(df[1:4][['name']]) # 某一行某一列数据 print(df.loc...[1, 'name']) # 某一行指定列数据 print(df.loc[1, ['name', 'age']]) # 某一行所有列数据 print(df.loc[1, :]) # 连续多行和间隔的多列...print(df.iloc[1]) # 取连续多行 print(df.iloc[0:3]) # 取间断的多行 print(df.iloc[[1, 3]]) # 取某一列 print(df.iloc[:,
关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据 基本方法总结归纳及示例如下： 1.准备一组DataFrame数据 import pandas as pd df..."=======================") print(df.loc[1:5]) 2.2 loc获取指定数据(行&列) 当对行和列同时指定时，如果指定值不连续，则需要放在一个列表中；如果指定值是连续的...loc的参数中，左边表示行，右边表示列。...获取下标为1的行,及其后边的所有行 print(df) print("=======================") print(df.iloc[1:]) # 第二行及以后。...3.2 iloc获取指定数据(行&列) 获取所有行，指定列 print("=======================") print(df.iloc[:, [1, 3]]) 获取所有行，指定连续的列
2.目标就是根据这些训练数据，寻找正确的特征与标记之间的对应关系。 3.在建立模型的过程中，监督学习将预测的结果与训练数据的标记结果作比较，不断的调整模型，直到准确率达到预期值。 ?...获取数组元素：a[0] **a[-1]**表示最后一个元素 二维数组：a=numpy.array(([1,2,3],[4,5,6])) 2行3列数组 这时a.shape输出**(2,3)**表示2行...3行开始，取第1列到第2列但不包括第3列的矩阵。...a[‘col1’] 获取第一列 获取头几行：a.head(2) 获取前2行 a.tail(2) 获取最后2行 查看df的详细信息：a.describe() 矩阵的转制：a.T 添加特征(添加列)：a[...(’/data.csv’,index=false) 删除特征为空的行：a.dropna() 删除特征为空的列：a.dropna(axis=1,how=‘any’) 空值替换：a.fillna(0) 空值用均值替换
header：表示指定文件中的哪一行数据作为DataFrame类对象的列索引，默认为0，即第一行数据作为列索引。...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...how：表示删除缺失值的方式。 thresh：表示保留至少有N个非NaN值的行或列。 subset：表示删除指定列的缺失值。 inplace：表示是否操作原数据。...DataFrame.duplicated(subset=None, keep='first') subset：表示识别重复项的列索引或列索引序列，默认标识所有的列索引。...df.duplicated() # 返回boolean数组 # 查找重复值 # 将全部重复值所在的行筛选出来 df[df.duplicated()] # 查找重复值｜指定 # 上面是所有列完全重复的情况
6.2 区域索引 6.2.1 用loc取连续的多行 提取索引值为2到索引值为4的所有行，即提取第3行到第5行，注意：此时切片的开始和结束都包括在内。 data.loc[2:4] 输出结果： ?...6.2.2 用loc取不连续的多行 提取索引值为2和索引值为4的所有行，即提取第3行和第5行。 data.loc[[2,4]] 输出结果： ?...6.2.3 用loc取具体值 data.loc[6,"id"] 输出结果：107 6.2.4 用iloc取连续的多行 提取第3行到第6行 data.iloc[2:6] 输出结果： ?...6.2.5 用iloc取连续的多行和多列 提取第3行到第6行，第4列到第5列的值，取得是行和列交叉点的位置。 data.iloc[2:6,3:5] 输出结果： ?...6.2.6 用iloc取不连续的多行和多列 提取第3行和第6行，第4列和第5列的交叉值 data.iloc[[2,6],[3,5]] 输出结果： ?
['abcd']) print(sel) # Series对象,同时支持位置和标签两种方式获取数据 print(sel['c']) #标签下标 print(sel[2]) # 位置下标 # 获取不连续的数据...，得知形状，行值和列索引。...此外我们还要掌握常见的取数方法，取行和列，包括某行某列，连续的行和列，间断的行和列，单个数据等，这些取数的方法与NumPy取数方法相同，括号中索引以逗号分隔，逗号前为行，后为列。...()) # 获取数据的类型 print(df.dtypes) # 获取数据的维度 print(df.ndim) # values属性 不以行列的形式，直接查看所有的值 会以二维ndarray的形式返回...print(df.loc['0','name']) # 一行所有列 print(df.loc['0',:]) # 某一行多列的数据 print(df.loc['0',['name','age']])
在本期Python数据分析实战学习中，将从常见的数据获取方法入手，对常用的数据获取方式进行详细的介绍： Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招...2、Python基于文件对象分为3种方法 hon基于文件对象分为3种方法 Methods Describe Return read 读取文件中的全部数据，直到到达定义的size字节数上限 内容字符串，所有行合并为一个字符串...readline 读取文件中的一行数据，直到到达定义的size字节数上限 内容字符串 readlines 读取文件中的全部数据，直到到达定义的size字节数上限 内容列表，每行数据作为列表中的一个对象...max_rows : int, optional 整数, 选填, 默认为空, 在"skiprows"行之后读取内容的"max_rows"行。默认的就是读所有的行。...count : int 整数型, 读取数据的数量, -1意味着读取所有的数据。 sep : str 字符串, 如果文件是文本文件, 那么该值为数据间的分隔符。
，并且 Pandas 使用轴标签来表示行和列。...我们可以看到，这个数据集共有 171,907 行、161 列。Pandas 已经自动检测了数据的类型：83 列数字(numeric)，78 列对象(object)。...了解子类型 正如前面介绍的那样，在底层，Pandas 将数值表示为 NumPy ndarrays，并将它存储在连续的内存块中。该存储模型消耗的空间较小，并允许我们快速访问这些值。...当我们将列转换为 category dtype 时，Pandas 使用了最省空间的 int 子类型，来表示一列中所有的唯一值。 想要知道我们可以怎样使用这种类型来减少内存使用量。...这是因为列不仅要存储整数 category 代码，还要存储所有的原始字符串的值。你可以阅读 Pandas 文档，了解 category 类型的更多限制。
或者简单的理解为一张表。DataFrame对象既有行索引，又有列索引。 a.行索引，表明不同行，横向索引，叫index，0轴，axis=0。...以某列值设置为新的索引:set_index(keys, drop=True) keys:列索引名称或者列索引名称的列表。...它是新的三维数组存储方式，通过index获取所有的索引。 index属性： names：levels的名称。 levels：每个level的元组值。...答：连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数。离散化方法经常作为数据挖掘的工具。 7.2什么是数据的离散化？...答：连续属性的离散化就是在连续属性的值域上，将值域划分为若干个离散的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的属性值。 简单的说，就是对数据进行分类。
删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...=len(df)*0.9, axis=1) 用一个标量替换缺失值： df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='ffill...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。 在上图中，glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。
删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...=len(df)*0.9, axis=1) 用一个标量替换缺失值： df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='ffill...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...对连续数据进行离散化处理 在数据准备过程中，常常会组合或者转换现有特征以创建一个新的特征，其中将连续数据离散化是非常重要的特征转化方式，也就是将数值变成类别特征。...这里使用内置的glob模块，来获取文件路径，简洁且更有效率。 ? 在上图中，glob()在指定目录中查找所有以“ data_row_”开头的CSV文件。
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