python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)

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

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

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

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:

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

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

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

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

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

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