对pandas里的loc并列条件索引的实例讲解

Dataframe使用loc取某几行几列的数据: print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']]) 结果如下,取了index为0到4的五行四列数据. item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level 0 3 3 4 14 1 3 3 4 14 2 3 3 4 14

在dataframe中根据一定的条件,得到符合要求的某行元素所在的位置. 代码如下所示: df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist() print(a) df如下所示,以上通过选取"BoolCol"取

1.层次索引 1.1 定义 在某一个方向拥有多个(两个及两个以上)索引级别,就叫做层次索引. 通过层次化索引,pandas能够以较低维度形式处理高纬度的数据 通过层次化索引,可以按照层次统计数据 层次索引包括Series层次索引和DataFrame层次索引 1.2 Series的层次索引 import numpy as np import pandas as pd s1 = pd.Series(data=[99, 80, 76, 80, 99], index=[['2017', '2017',

如下所示: left1 = pd.DataFrame({'key':['a','b','a','a','b','c'],'value':range(6)}) right1 = pd.DataFrame({'group_val':[3.5,7]},index = ['a','b']) print(left1) print(right1) result = pd.merge(left1,right1,left_on='key',right_index=True) print(result) 层次化数

Pandas库中有iloc和loc以及ix可以用来索引数据,抽取数据.但是方法一多也容易造成混淆.下面将一一来结合代码说清其中的区别. 1. iloc和loc的区别: iloc主要使用数字来索引数据,而不能使用字符型的标签来索引数据.而loc则刚好相反,只能使用字符型标签来索引数据,不能使用数字来索引数据,不过有特殊情况,当数据框dataframe的行标签或者列标签为数字,loc就可以来其来索引. 好,先上代码,先上行标签和列标签都为数字的情况. import pandas as pd impo

如下所示: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> index=np.array([2,4,6,8,10]) >>> data=np.array([3,5,7,9,11]) >>> data=pd.DataFrame({'num':data},index=index) >>> print(data) num 2 3 4 5 6 7 8 9

如下所示: def Family_feature(df): df['Fam_Size'] =df['SibSp']+df['Parch'] df['Fam_Size'].loc[df['Fam_Size'] == 0] = 1 df['Fam_Size'].loc[(df['Fam_Size'] > 1) & (df['Fam_Size'] <= 3)] = 2 # df['Fam_Size'].loc[df['Fam_Size'] == 2] = 2 # df['Fam_Size']

在数据处理过程中,经常会出现对某列批量做某些操作,比如dataframe df要对列名为"values"做大于等于30设置为1,小于30设置为0操作,可以这样使用dataframe的apply函数来实现, 具体实现代码如下: def fun(x): if x >= 30: return 1 else: return 0 values= feature['values'].apply(lambda x: fun(x)) 具体的逻辑可以修改fun函数来实现,但是按照某些条件选择列不是

1.选择gridview控件,创建按纽列buttonfield,将此按纽列的CommandName 设置为Details  //本例是为了想要查看改行的详细信息 2.GridView1的属性: OnRowCommand= "btnOpenClick"  DataKeyNames="p_num"  //绑定行方法,p_num是绑定的数据库中的主键字段 3.双击 OnRowCommand 属性产生: 复制代码 代码如下: protected void btnOpenCl

目录 官网资料: 用 途: 输入参数注意: loc与iloc 实际用例: 官网资料: loc  :https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.htmliloc  : https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html 用 途: 取数: 从dataframe中取 一

层及索引levels,刚开始学习pandas的时候没有太多的操作关于groupby,仅仅是简单的count.sum.size等等,没有更深入的利用groupby后的数据进行处理.近来数据处理的时候有遇到这类问题花了一点时间,所以这里记录以及复习一下:(以下皆是个人实践后的理解) 我使用一个实例来讲解下面的问题:一张数据表中有三列(动物物种.物种品种.品种价格),选出每个物种从大到小品种的前两种,最后只需要品种和价格这两列. 以上这张表是我们后面需要处理的数据表 (物种 品种 价格) levels

Pandas库十分强大,但是对于切片操作iloc, loc和ix,很多人对此十分迷惑,因此本篇博客利用例子来说明这3者之一的区别和联系,尤其是iloc和loc. 对于ix,由于其操作有些复杂,我在另外一篇博客专门详细介绍ix. 首先,介绍这三种方法的概述: loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行(或列).这里的关键是:标签.标签的理解就是name名字. iloc get

时间序列的类型: 时间戳:具体的时刻 固定的时间区间:例如2007年的1月或整个2010年 时间间隔:由开始时间和结束时间表示,时间区间可以被认为是间隔的特殊情况 实验时间和消耗时间:每个时间是相对于特定开始时间的时间的量度,(例如自从被放置在烤箱中每秒烘烤的饼干的直径) 日期和时间数据的类型及工具 datetime模块中的类型: date 使用公历日历存储日历日期(年,月,日) time 将时间存储为小时,分钟,秒,微秒 datetime 存储日期和时间 timedelta 表示两个datet

本文实例讲述了Python3.5 Pandas模块缺失值处理和层次索引.分享给大家供大家参考,具体如下: 1.pandas缺失值处理 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame df3 = DataFrame([ ["Tom",np.nan,456.67,"M"], ["Merry",34,345.56,np.nan], [np.nan,np

下面给大家介绍如何利用pandas工具输出每行的索引值.及其对应的行数据,先给大家展示下输出结果,感兴趣的朋友可以参考具体实例代码. 输出结果 name      object ID        object age       object sex       object hobbey    object dtype: object    name    ID  age   sex hobbey 0   Bob     1  NaN     男    打篮球 1  LiSa     2