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 = df.iloc[0:2, [0, 2]]
聪明的朋友已经看出iloc和loc的不同了:loc是根据dataframe的具体标签选取列,而iloc是根据标签所在的位置,从0开始计数。
","前面的":"表示选取整列,第二个示例中的的0:2表示选取第0行到第二行,这里的0:2相当于[0,2)前闭后开,2是不在范围之内的。
需要注意的是,如果是df = df.loc[0:2, ['A', 'C']]或者df = df.loc[0:2, ['A', 'C']],切片之后类型依旧是dataframe,不能直接进行
加减乘除等操作的,比如dataframe的一列是数学成绩(shuxue),另一列为语文成绩(yuwen),现在需要求两门课程的总和。可以使用df['shuxue'] + df['yuwen'](选取完之后类型为series)来获得总分,而不能使用df.iloc[:,[2]]+df.iloc[:,[1]]或df.iloc[:,['shuxue']]+df.iloc[:,['yuwen']],这会产生错误结果。
还有一种方式是使用df.icol(i)来选取列,选取完的也不是dataframe而是series,i为该列所在的位置,从0开始计数。
如果你想要选取某一行的数据,可以使用df.loc[[i]]或者df.iloc[[i]]。
以上这篇python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)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。
相关推荐
-
pandas ix &iloc &loc的区别
一开始自学Python的numpy.pandas时候,索引和切片把我都给弄晕了,特别是numpy的切片索引.布尔索引和花式索引,简直就是大乱斗.但是最近由于版本的问题,从之前的Python2.7改用Python3.6 了,在3.6中提供了loc和iloc两种索引方法,把ix这个方法给划分开来了,所以很有必要做个总结和对比. loc--通过行标签索引行数据 iloc--通过行号索引行数据 ix--通过行标签或者行号索引行数据(基于loc和iloc 的混合) 同理,索引列数据也是如此! 举例说明:
-
python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法
SQL中的select是根据列的名称来选取:Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取.相关函数如下: 1)loc,基于列label,可选取特定行(根据行index): 2)iloc,基于行/列的position: 3)at,根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素: 4)iat,与at类似,不同的是根据position来定位的: 5)ix,为loc与i
-
对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解
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
-
python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix实现
相信很多人像我一样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚了!!! 先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用
-
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
-
python sklearn与pandas实现缺失值数据预处理流程详解
注:代码用 jupyter notebook跑的,分割线线上为代码,分割线下为运行结果 1.导入库生成缺失值 通过pandas生成一个6行4列的矩阵,列名分别为'col1','col2','col3','col4',同时增加两个缺失值数据. import numpy as np import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer #生成缺失数据 df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),colu
-
对python pandas 画移动平均线的方法详解
数据文件 66001_.txt 内容格式: date,jz0,jz1,jz2,jz3,jz4,jz5 2012-12-28,0.9326,0.8835,1.0289,1.0027,1.1067,1.0023 2012-12-31,0.9435,0.8945,1.0435,1.0031,1.1229,1.0027 2013-01-04,0.9403,0.8898,1.0385,1.0032,1.1183,1.0030 ... ... pd_roll_mean1.py # -*- coding: u
-
对python pandas读取剪贴板内容的方法详解
我使用的Python3.5,32版本win764位系统,pandas0.19版本,使用df=pd.read_clipboard()的时候读不到数据,百度查找解决方法,找到了一个比较靠谱的 打开site-packages\pandas\io\clipboard.py 在 text = clipboard_get() 后面一行 加入这句: text = text.decode('UTF-8') 保存,然后就可以使用了 df=pd.read_clipboard() #变成正常的了 下次可以在其他地方复
-
Python Pandas学习之series的二元运算详解
目录 二元运算 series 的二元运算 series 上的二元运算方法 二元运算 二元运算是指由两个元素形成第三个元素的一种规则,例如数的加法及乘法;更一般地,由两个集合形成第三个集合的产生方法或构成规则称为二次运算. 二元运算(Binary operation)作用于两个对象的运算.如任意二数相加或相乘而得另一数:任意二集合相交或相并而得另一集合:任意一个多行矩阵与一个多列矩阵相乘而得另一矩阵:任意二函数合成而为另一函数,以上加.乘.交.并,积及合成均属二元运算 . series 的二元运
-
Pandas对CSV文件读写操作详解
目录 什么是 CSV 文件 CSV 库解析 CSV 文件 读取 CSV 文件 CSV reader 参数 CSV 文件的写入 使用 pandas 库解析 CSV 文件 pandas 读取 CSV 文件 pandas 写入 CSV 文件 什么是 CSV 文件 CSV 文件(逗号分隔值文件)是一种纯文本文件,它使用特定的结构来排列表格数据.因为它是一个纯文本文件,所以只能包含实际的文本数据,换句话说就是可打印的 ASCII 或 Unicode 字符. 通常,CSV 文件的结构由其名称给出,使用逗号分
-
Pandas时间序列:时期(period)及其算术运算详解
import pandas as pd import numpy as np 一.时间类型及其在python中对应的类型 时间戳–timestamp 时间间隔–timedelta 时期–period 二.时期 时期表示的是时间区间,比如数日.数月.数季.数年等 1.定义一个Period p = pd.Period(2007,freq='A-DEC') #表示以12月作为结束的一整年,这里表示从2007-01-01到2017-12-31的全年 p Period('2007', 'A-DEC') 2
-
python中读入二维csv格式的表格方法详解(以元组/列表形式表示)
如何去读取一个没有表头的二维csv文件(如下图所示)? 并以元组的形式表现数据: ((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0)) 方法一,使用python内建的数据处理库: #python自带的库 rows = open('allnodes.csv','r',encoding='utf-8').readl
-
Pandas实现数据拼接的操作方法详解
目录 merge 操作 merge 拼接方式 merge 举例 join 操作 join 举例 concat 操作 concat 举例 append 举例 数据科学领域日常使用 Python 处理大规模数据集的时候经常需要使用到合并.链接的方式进行数据集的整合,其中应用的数据类型包括 Series 和 DataFrame,可以使用的方法也很多,比如本文中介绍的 .merge(). .join() 和 .concat() 三种方法,进行拼接处理后的数据集可以发挥最大的用途. merge 操作 .m
-
python回归分析逻辑斯蒂模型之多分类任务详解
目录 逻辑斯蒂回归模型多分类任务 1.ovr策略 2.one vs one策略 3.softmax策略 逻辑斯蒂回归模型多分类案例实现 逻辑斯蒂回归模型多分类任务 上节中,我们使用逻辑斯蒂回归完成了二分类任务,针对多分类任务,我们可以采用以下措施,进行分类. 我们以三分类任务为例,类别分别为a,b,c. 1.ovr策略 我们可以训练a类别,非a类别的分类器,确认未来的样本是否为a类: 同理,可以训练b类别,非b类别的分类器,确认未来的样本是否为b类: 同理,可以训练c类别,非c类别的分类器,确认
随机推荐
- 适用于抽奖程序、随机广告的PHP概率算法实例
- 关于__defineGetter__ 和__defineSetter__的说明
- js实现权限树的更新权限时的全选全消功能
- JavaScript基于setTimeout实现计数的方法
- JavaScript实现数据类型的相互转换
- js Canvas绘制圆形时钟教程
- Android 使用viewpager实现无限循环(定时+手动)
- PHP中通过fopen()函数访问远程文件示例
- 详解C#正则表达式Regex常用匹配
- 浅析一个MYSQL语法(在查询中使用count)的兼容性问题
- python thread 并发且顺序运行示例
- Python代码调试的几种方法总结
- Python中使用装饰器来优化尾递归的示例
- 19.exe,pagefile.pif专杀 pagefile.pif病毒 auto.inf
- PHP中批量生成静态html(命令行下运行PHP)
- 根据对象的某一属性进行排序的js代码(如:name,age)
- jQuery实现百叶窗焦点图动画效果代码分享(附源码下载)
- c#基础之数组与接口使用示例(遍历数组 二维数组)
- Java多线程程序中synchronized修饰方法的使用实例
- 在ASP.NET 2.0中操作数据之五十三:在Data Web控件显示二进制数据