从DataFrame中提取出Series或DataFrame对象的方法

如下所示：

df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],
                   'data1': range(6)})

type(df['data1'])

pandas.core.series.Series

type(df[['data1']])

pandas.core.frame.DataFrame

以上这篇从DataFrame中提取出Series或DataFrame对象的方法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。

赞 (0)

相关推荐

  • Pandas:Series和DataFrame删除指定轴上数据的方法

    如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.drop方法:产生新对象 1.Series o = Series([1,3,4,7],index=['d','c','b','a']) print(o.drop(['d','b'])) c 3 a 7 dtype: int64 2.DataFrame data = {'水果':['苹果','梨','草莓'], '数量':[3,2,5

  • Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法

    Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法 如题,想要取如下dataframe的一行数据,以为得到的还是dataframe lista = [1, 3, 7,4,0] listb = [3, 3, 4,4,5] listc = [3, 3, 4,4,6] df1 = pd.DataFrame({'col1':lista,'col2':listb,'colb':listc}) print(df1) print(df1.loc[0,:]) print(type(df1.lo

  • pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法

    使用 pd.Series把dataframe转成Series ts = pd.Series(df['Value'].values, index=df['Date']) 使用astype改变列中的值的类型,注意前面要有np df['列名'] = df['列名'].astype(np.int64) 以上这篇pandas把dataframe转成Series,改变列中值的类型方法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: python panda

  • pandas 对series和dataframe进行排序的实例

    本问主要写根据索引或者值对series和dataframe进行排序的实例讲解 代码: #coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np #以下实现排序功能. series=pd.Series([3,4,1,6],index=['b','a','d','c']) frame=pd.DataFrame([[2,4,1,5],[3,1,4,5],[5,1,4,2]],columns=['b','a','d','c'],index=['one','

  • 浅谈Series和DataFrame中的sort_index方法

    Series 的 sort_index(ascending=True) 方法可以对 index 进行排序操作,ascending 参数用于控制升序或降序,默认为升序. 若要按值对 Series 进行排序,当使用 .order(na_last=True, ascending=True, kind='mergesort') 方法,任何缺失值默认都会被放到 Series 的末尾. 在 DataFrame 上,.sort_index(axis=0, by=None, ascending=True) 方法

  • python pandas 对series和dataframe的重置索引reindex方法

    reindex更多的不是修改pandas对象的索引,而只是修改索引的顺序,如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行.且不会修改原数组,要修改需要使用赋值语句. series.reindex() import pandas as pd import numpy as np obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64 print obj.reinde

  • 从DataFrame中提取出Series或DataFrame对象的方法

    如下所示: df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'],                    'data1': range(6)}) type(df['data1']) pandas.core.series.Series type(df[['data1']]) pandas.core.frame.DataFrame 以上这篇从DataFrame中提取出Series或DataFrame对象的方法就是小编分享给大家的全部内容了,

  • pandas.dataframe中根据条件获取元素所在的位置方法(索引)

    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

  • 如何从dump文件中提取出C#源代码

    如何从dump文件中提取出C#源代码

    一:背景 相信有很多朋友在遇到应用程序各种奇葩问题后,拿下来一个dump文件,辛辛苦苦分析了大半天,终于在某一个线程的调用栈上找到了一个可疑的方法,但 windbg 常常是以 汇编 的方式显示方法代码的,可惜的是,现如今的汇编,有多少像我们这些速成系码农还看的懂呢?

  • python DataFrame中loc与iloc取数据的基本方法实例

    python DataFrame中loc与iloc取数据的基本方法实例

    目录 1.准备一组DataFrame数据 2.loc标签索引 2.1loc获取行 2.1.1loc获取一行 2.1.2loc获取多行 2.1.3loc获取多行(切片) 2.2loc获取指定数据(行&列) 3.iloc位置索引 3.1iloc获取行 3.1.1iloc获取单行 3.1.2iloc获取多行 3.2iloc获取指定数据(行&列)获取所有行,指定列 总结 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

  • php实现数组中索引关联数据转换成json对象的方法

    本文实例讲述了php实现数组中索引关联数据转换成json对象的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: public static function encode(&$var) { return '{'.implode(',',self::encodeExcute($var)).'}'; } private static function encodeExcute(&$var) { $json = array(); switch (gettype($var)) { case 'arr

  • js中通过getElementsByName访问name集合对象的方法

    1.查找给定name属性的所有元素,这个方法将返回一个节点集合,也可以称为对象集合. 2.这个集合可以作为数组来对待,length属性的值表示集合的个数. 3.因为在html页面中,name不能唯一确定一个元素,所以方法的名称为getElementsByName而不是getElementByName <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/x

  • JS从数组中随机取出几个数组元素的方法

    JS如何从一个数组中随机取出一个元素或者几个元素. 假如数组为 var items = ['1','2','4','5','6','7','8','9','10']; 1.从数组items中随机取出一个元素 var item = items[Math.floor(Math.random()*items.length)]; 2.从前面的一篇随机数组中随机取几个元素 function getRandomArrayElements(arr, count) { var shuffled = arr.sl

  • Javascript从数组中随机取出不同元素的两种方法

    一.常规算法 第一种方法较常规,经测试有bug,数据量大以后随机几次返回的对象直接是function而不是object. 当然简单数据类型应该没有这个问题. 示例代码 /** 从数组中随机抽取数据 2016-09-09 **/ function getArrItem(arr, num) { var temp_array = new Array(); for (var index in arr) { temp_array.push(arr[index]); } var return_array =

  • Laravel 6.2 中添加了可调用容器对象的方法

    Laravel小组上周发布了v6.2.0 ,其中包含 针对已登录用户的新的密码确认流程以及可调用的容器对象.现在,让我们去了解一些尚未发布的一些其他新功能,在发行说明中表示已经可以使用: 首先,Container::call 现在支持可调用对象.下面是pull请求的测试,它演示了它的工作原理: class ContainerCallCallableStub { public function __invoke(ContainerCallConcreteStub $stub, $default =

  • python 怎样将dataframe中的字符串日期转化为日期的方法

    方法一:也是最简单的 直接使用pd.to_datetime函数实现 data['交易时间'] = pd.to_datetime(data['交易时间']) 方法二: 源自利用python进行数据分析P304 使用python的datetime包中的 strptime函数,datetime.strptime(value,'%Y/%M/%D') strftime函数,datetime.strftime('%Y/%M/%D') 注意使用datetime包中后面的字符串匹配需要和原字符串的格式相同,才能

随机推荐