pandas实现选取特定索引的行
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 10 11 >>> select_index=index[index>5] >>> print(select_index) [ 6 8 10] >>> data['num'].loc[select_index] 6 7 8 9 10 11 Name: num, dtype: int32 >>>
注意,不能用iloc,iloc是将序列当作数组来访问,下标又会从0开始:
>>> data['num'].iloc[2:5] 6 7 8 9 10 11 Name: num, dtype: int32 >>> data['num'].iloc[[2,3,4]] 6 7 8 9 10 11 Name: num, dtype: int32 >>>
以上这篇pandas实现选取特定索引的行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我们。
您可能感兴趣的文章:
- pandas将DataFrame的列变成行索引的方法
相关推荐
-
pandas将DataFrame的列变成行索引的方法
pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_index方法 data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"])
-
pandas实现选取特定索引的行
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
-
pandas.DataFrame选取/排除特定行的方法
pandas.DataFrame选取特定行 使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. >>> df = pd.DataFrame([['GD', 'GX', 'FJ'], ['SD', 'SX', 'BJ'], ['HN', 'HB', 'AH'], ['HEN', 'HEN', 'HL
-
python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)
df是一个dataframe,列名为A B C D 具体值如下: A B C D 0 ss 小红 8 1 aa 小明 d 4 f f 6 ak 小紫 7 dataframe里的属性是不定的,空值默认为NA. 一.选取标签为A和C的列,并且选完类型还是dataframe df = df.loc[:, ['A', 'C']] df = df.iloc[:, [0, 2]] 二.选取标签为C并且只取前两行,选完类型还是dataframe df = df.loc[0:2, ['A', 'C']] df
-
pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例
1.删除/选取某列含有特殊数值的行 import pandas as pd import numpy as np a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) df1=pd.DataFrame(a,index=['row0','row1','row2'],columns=list('ABC')) print(df1) df2=df1.copy() #删除/选取某列含有特定数值的行 #df1=df1[df1['A'].isin([1])] #df1[df1['A'].
-
python中pandas.DataFrame排除特定行方法示例
前言 大家在使用Python进行数据分析时,经常要使用到的一个数据结构就是pandas的DataFrame,关于python中pandas.DataFrame的基本操作,大家可以查看这篇文章. pandas.DataFrame排除特定行 如果我们想要像Excel的筛选那样,只要其中的一行或某几行,可以使用isin()方法,将需要的行的值以列表方式传入,还可以传入字典,指定列进行筛选. 但是如果我们只想要所有内容中不包含特定行的内容,却并没有一个isnotin()方法.我今天的工作就遇到了这样的需
-
在pandas多重索引multiIndex中选定指定索引的行方法
在multiIndex中选定指定索引的行 我们在用pandas类似groupby来使用多重index时,有时想要对多个level中的某个index对应的行进行操作,就需要在dataframe中找到该index对应的行,在单层index中我们可以方便的使用df.loc[index]来选择,在多重Index中我们可以利用的类似的思路,然而其中也有一些小坑,记录如下. 1 index为有序的 1.1 创建测试数据 首先创建一个dataframe数据 df = pd.DataFrame({'class'
-
pandas取dataframe特定行列的实现方法
1.按列取.按索引/行取.按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=['one','two','thr'],columns=list('abcd')) df['a']#取a列 df[['a','b']]#取a.b列 #ix可以用数字索引,也可以用index和column索引 df.ix[0]#取
-
pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据
pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构). 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号.列索引相当于字段名(即第一行数据),这里重新索引意思就是可以将默认的索引重新修改成自己想要的样子. 1.1 Series 比方说:data=Series([4,5,6],index=['a',
-
pandas数据选取:df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]
1 引言 Pandas是作为Python数据分析著名的工具包,提供了多种数据选取的方法,方便实用.本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法. Pandas中,数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构,这两种数据结构数据选取的方式基本一致,本文主要以Dataframe为例进行介绍. 在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行(列)选取(单维度选取):df[].这种情况一次只能选取行或者列,即一次选取中,只能为行或者列设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件). 2
-
如何利用Pandas查询选取数据
目录 一,Pandas查询数据的几种方法 二,Pandas使用df.loc查询数据的方法 df[] df.loc方法查询 df.iloc方法查询 总结 一,Pandas查询数据的几种方法 df[]按行列选取,这种情况一次只能选取行或者列 df.loc方法,根据行.列的标签值查询 df.iloc方法,根据行.列的数字位置查询,根据索引定位 df.query方法 二,Pandas使用df.loc查询数据的方法 使用单个label值查询数据 使用值列表批量查询 使用数值区间进行范围查询 使用条件表达式
随机推荐
- js右下角与漂浮广告代码(兼容多浏览器)
- python数据结构之图深度优先和广度优先实例详解
- 纯JS前端实现分页代码
- javascript 节点排序 2
- ThinkPHP模板判断输出Empty标签用法详解
- PHP获取IP地址所在地信息的实例(使用纯真IP数据库qqwry.dat)
- 详细解析Python当中的数据类型和变量
- 简单过滤一下广告的代码
- MySql采用GROUP_CONCAT合并多条数据显示的方法
- 解决phpmyadmin 乱码,支持gb2312和utf-8
- nodejs中全局变量的实例解析
- Java数据结构及算法实例:考拉兹猜想 Collatz Conjecture
- C语言创建windows窗口实例
- python中的yield使用方法
- mysql 查询数据库中的存储过程与函数的语句
- Windows Server 2008(R2) 一键安装PHP环境(PHP5.3+FastCGI模式)
- 解决URL地址中的中文乱码问题的办法
- [注册表]解系统托盘区的任务栏空间
- 平台支持Mysql的版本说明
- 不支持fsockopen但支持culr环境下下ucenter与modoer通讯问题