删除多列：先定位多列位置df.iloc[:,[0,2,3]]或df.columns[[0,2,4]],然后drop时设置axis=1保证删除的列而不是默认的行，df.drop(df.iloc[:,[0,3,6,8,10,12,13

pandas.core.strings.StringMethods,然后再用contains函数来得到布尔值的（因为直接取行/列为Series对象，而不能直接对Series对象使用contains）Series：df.iloc

2iloc函数使用df.iloc[a,b]，其中df是DataFrame数据结构的数据（表1就是df），a是行索引（见表1），b是列索引（见表1）。

data_dir='D:\\Project\\test\\picture\\data.csv'#数据路径df=pd.read_csv(data_dir,header=None)#读取csv文件df_name=df.iloc

df.loc[:,4].values#提取第4列报错：TypeError:cannotdosliceindexingonIndexwiththeseindexers[0]oftypeint修改代码为：X=df.iloc

df_total=df['TotalCost']df=df.iloc[:,0:4]df.plot(x='Airport',kind='barh',stacked=True,title='BreakdownofCosts

df.iloc[i]返回df.iloc行np.flatnonzero.i未引用索引标签，i是基于0的索引。

取列通过列名称来提取指定列get_data=data[['姓名','性别']]取行获取第5行的数据df5=df.iloc[5]

df,columns=['body','predict'])#方法2df=df[['predict','body']]#方法3df=df.loc[:,['predict','body']]#方法4df=df.iloc

Pandas主要通过索引来定位和获取数据。Pandas的索引有两种，一种是自然索引，一种是指定的索引。自然索引无法更改自然行索引0,1,2,3……自然列索引0,1,2,3……指定索引可以人为指定和修改如果没有指定列索引，默认的指定列索引就是列名如果没有指定行索引，默认的指定行索引和自然行索引一样取整行或整列df[]方括号内可以是：列名（不支持列名切片）单个列名字符串df['name']等同于df.

data.xlsx')#过滤nandf=df[~df['姓名'].isna()]#姓名是表格属性#如果过滤一次还是有nan，再过滤一次别的表格属性#比如#df=df[~df['学号'].isna()]data=df.iloc

xx.csv',header=None)#无表头a=[]forjinrange(1,1495,1):foriinrange(j,len(df),14):##每隔14行取数据a.append(i)file=df.iloc

pandas根据索引值取dataframe（值）index=[1,4,5]#索引值列表df.iloc[index]#根据索引值，选择dataframe

数据过滤数据排序知识点：df.nunique()计算唯一值数量df.groupby().mean()分组计算均值df[[col1,col2,col3]]df[df[co1]>2]Pandas提取含有指定字符串的行或列df.iloc

pd.read_csv('data.csv',sep=";")#参数sep可选择分隔符，默认为","查看数据集属性和信息:df.head(10)#显示前10行，参数可变df.tail(10)#显示后10行，参数可变df.iloc

通过df.iloc[]来选择特定的列或对象。使用Pandas的isnull()判断值是否为空。使用all()和any()判断

iloc：隐式索引根据索引获取，特点：左闭右开df.iloc[行位置信息，列位置信息]loc：显式索引用的是数据框中能看到的行索引和列索引，也就是看到的是什么就写什么特点：左闭右闭df.loc[行标签信息

iloc定义：iloc索引器，用于按位置进行基于整数位置的索引或选择（下标）语法：df.iloc[rowselection,columnselection]可选择单行单列或多行多列选择单行单列返回一个series

Spark中DataFrame是RDD的扩展，限于其分布式与弹性内存特性，我们没法直接进行类似df.iloc(r,c)的操作来取出其某一行。如何从Spark的DataFrame中取出具体某一行?

test.xlsx')print(df)print("*"*50)#方法一：直接用list数据类型转换df_lst1=list(df['num1'])print(df_lst1)df_lst2=list(df.iloc

importpandasaspdimportnumpyasnpimportrandomdf=pd.read_csv(r'LoanStats3c.csv')#文件读取c=random.sample(range(0,235629),10)c.sort()df.iloc

使用pandas过程中，常用到切片操作，比如df.loc[],df.iloc[]。

中，因此可以执行如下代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddf=pd.read_csv('202207121705.csv',header=0)df.iloc

#创建DataFramedf=pd.DataFrame([['AAA'],['BBB'],['CCC']])#设置对应的数字dict1={'AAA':1,'BBB':2,'CCC':3}#字符转换数字df.iloc

获取索引为A-C行数据df['A':'C']#获取2-3行数据df[1:3]df.loc方法查询1、使用数值区间进行范围查询2、单个label值查询3、使用列表批量查询4、使用条件表达式查询5、使用函数查询df.iloc

本文摘要：数据查询方法【常用】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**注意：**查询过程中数据类型会降维，要注意数据类型的转换。

1、列索引操作df[‘name’]，name为列名2、行索引操作.loc标签索引【df.loc[‘name’]，name为行名】.iloc位置索引【df.iloc[‘index’]，index为数值】3

importnumpyasnpimportpandasaspddata='https://www.gairuo.com/file/data/dataset/team.xlsx'df=pd.read_excel(data)修改赋值df.iloc

pandas中的dataframe取数操作iloc和loc的区别是：iloc写的是序列数字loc写的是名称(1)按行取数取某一行df.ix[行数，]#逗号后面为空，因为这里只取了行df.loc[行数，]df.iloc

3、访问数据：df[列][行]df.loc[行,列]df.iloc[行,列]df.loc[:,’date’]df.iloc[0:5,0:5]1、创建DataFramedf=pd.DataFrame(data

DataFrameDataFrame是什么DataFrame的常用APIDataFrame局部数据的API(取数)loc和iloc(重要)功能:区别:df.loc和df.iloc取1行或多行数据df.loc

pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='test')#这一句读取到excel文件数据df=pd.read_csv('data.csv')#想要读取的文件数据data=df.iloc

Ridgeimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdf=pd.read_csv(‘d:/3_film.csv’)X=df.iloc

DataFrame的行和列：df[‘行’,‘列’]DataFrame行和列的获取分三个维度行和列选取：df[]，一次只能选取行或列区域选取：df.loc[],df.iloc[],df.ix[]，可以同时为行或列设置筛选条件单元格选取

列数据筛选方法汇总数据准备：一、筛选得到指定的列1.1根据label选择特定的几列1.2选择单列的两种方式1.3通过正则表达式选择列二、同时对行和列进行筛选2.1通过切片df.loc[:,:]2.2通过选择序号选择列df.iloc

注：df是所有数据组成的矩阵z是用于记录数据是正向数据还是逆向数据的一维矩阵，1表示正向，0表示逆向#熵权法defsqf(df,z,n,m):#pf是矩阵，z是一维数组,n列开始，前m行为索引pf=df.iloc

importpandasaspdfromsklearnimportmetricsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportxgboostasxgbimportmatplotlib.pyplotasplt#导入数据集df=pd.read_csv("1.csv")data=df.iloc

importpandasaspddf=pd.read_excel('产品评价.xlsx')df.head()2.中文分词#为了循序渐进，这里先演示第一条评论的分词效果importjiebaword=jieba.cut(df.iloc

目录一、知识补充二、学生分类三.鸢尾花一、知识补充1.label=df.Kind和data=df.iloc[:,0:-1]label=df.Kinddata

importpandasaspddf=pd.read_excel(r"C:\xxx.xlsx")len=len(df['数据A'])n,x=0,0result_1=[]whilendf.iloc

EDA部分就不放在这里了，有兴趣的可以点击下方链接看完整的项目，fork后可以看到完整代码，可下载也可以在线运行：关于大五人格测试数据集的探索【可视化分析+k-means聚类分析】¶一、数据展示df2=df.iloc

[4,2,1]],columns=['用户1','用户2','用户3'],index=['物品A','物品B','物品C'])dfimportnumpyasnpdist=np.linalg.norm(df.iloc

一、读取整个文件之后进行切片处理读取文件：importpandasaspddf=pd.read_csv("路径\文件名称")读取之后取出特定行、列：#第1行print(df.iloc[0])#前3行print

2iloc函数使用df.iloc[a,b]，其中df是DataFrame数据结构的数据（表1就是df），a是行索引（见表1），b是列索引（见表1）。

df,columns=['body','predict'])#方法2df=df[['predict','body']]#方法3df=df.loc[:,['predict','body']]#方法4df=df.iloc

获取列名：df.columns.values获取index名：df.index.values获取行数：df.shape[0]获取列数：df.shape[1]获取具体的某一个值：df.iloc[i,j]importpandasaspd

hmax_x),"Peak_H":hmax_y,"DP_DPV":pd_pv,"DP_DPV_2":pd_pv2})###实现在数据框中添加一行event={}event["Peak_density"]=(df.iloc

{'A':[12,23],'B':[23,34]})dfAB0122312334如果我们想在某个位置插入一个list，让它变成AB0[1,2，3]2312334直接使用iloc和iat插入会报错>>>df.iloc

Pandas查询数据的几种方法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df.where方法df.quey方法使用df.loc既能查询，又能装盖写入，强烈推荐！

Pandas查询数据的几种方法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df.where方法df.query方法.loc既能查询，又能覆盖写入，强烈推荐！