时间:2021-05-22
今天发现用pandas里面的数据结构可以减少大量的编程工作,从现在开始逐渐积累,记录一下:
使用标签选取数据:
df.loc[行标签,列标签]df.loc['a':'b']#选取ab两行数据df.loc[:,'one']#选取one列的数据df.loc的第一个参数是行标签,第二个参数为列标签(可选参数,默认为所有列标签),两个参数既可以是列表也可以是单个字符,如果两个参数都为列表则返回的是DataFrame,否则,则为Series。
示例代码:
df.loc[ (df.Cabin.notnull()), 'Cabin' ] = "Yes"上一行代码的意思是:选取Cabin列中不为空的位置替换为“Yes”,df是一个二维数据集
这篇pandas.loc 选取指定列进行操作的实例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,也希望大家多多支持。
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Pandas中根据列的值选取多行数据#选取等于某些值的行记录用==df.loc[df['column_name']==some_value]#选取某列是否是某一
pandas获取csv指定行,列house_info=pd.read_csv('house_info.csv')1:取行的操作:house_info.loc[3
用pandas中的DataFrame时选取行或列:importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSereis,D
用pandas中的DataFrame时选取行或列:importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSereis,D
在刚开始使用pandasDataFrame的时候,对于数据的选取,修改和切片经常困惑,这里总结了一些常用的操作。pandas主要提供了三种属性用来选取行/列数据