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df.iloc
04. Pandas查询数据
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!
hello rpa
·
2022-09-12 07:33
pandas
[ python ] pandas学习笔记(二)查询数值的五种方法
1、df.loc方法,根据行列的标签值查询2、
df.iloc
方法,根据行列的数字位置查询3、df.where方法4、df.query方法loc方法(既适用于行,也适用于列):(1)使用单独label查询方法
Sgmple
·
2022-09-12 07:28
pandas学习
python
机器学习
数据分析
python牛客网刷题查漏补缺1
牛客网python刷题笔记1,第10行数据:print(
df.iloc
[10,:])2,a=int(x,base=16)即设定a是16进制的,通常默认base为103,字符串长度len(a)4,str.lower
海星?海欣!
·
2022-08-25 12:17
#
python-模块
python
开发语言
详解pandas
df.iloc
[]的典型用法
与df.loc[]根据行标或者列标获取数据不同的是
df.iloc
[]则根据数据的坐标(position)获取,如下图红色数字所标识:iloc[]同样接受两个参数,分别代表行坐标,列坐标。
·
2022-08-16 12:53
Python的pandas库的用法(五)处理丢失数据
20190101',periods=6)df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','C','D'])
df.iloc
Mingjoy
·
2022-08-13 07:26
python
pandas
Pandas 中截取行列数据的方法实现
一、Pandas中截取行列数据的方法实现读取方法有按行(单行,多行连续,多行不连续),按列(单列,多列连续,多列不连续);部分不连续行不连续列;按位置(坐标),按字符(索引);按块(list);函数有
df.iloc
驭风少年君
·
2022-08-03 19:36
数据分析
知识图谱
人工智能
自然语言处理
Pandas中df.loc[]与
df.iloc
[]的用法与异同
目录官网资料:用途:输入参数注意:loc与iloc实际用例:官网资料:loc:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.htmliloc:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFr
·
2022-07-25 12:58
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
·
2022-07-05 10:14
Python pandas库中isnull函数使用方法
importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randint(10,99,size=(10,5)))
df.iloc
[4:6,0]=np.nan
·
2022-06-14 17:21
pandas中提取DataFrame某些列的一些方法
方法三:
df.iloc
[]:i表示integer,用integerlocation(行或列的整数位置,从0开始)做索引。
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2022-06-06 11:05
机器学习-Python实践Day3(特征工程--数据预处理2)
划分特征和标签集X=
df.iloc
[:,0:3].valuesY=
df.iloc
[:,3].values1.1、处理缺失数据对数据中可能出现的存在缺失值NaN
撸码小白
·
2022-05-07 07:52
机器学习
机器学习
数据预处理
标签编码
独热编码
Python机器学习
Python Pandas数据分析之iloc和loc的用法详解
2.语法
df.iloc
[rowselection,columnselection]3.代码示例(1)导入数据(2)选择单行或单列(3)选择多行或多列(4)注意iloc选择一行时返回Series,
·
2021-11-10 16:54
Pandas经典用法:数据筛选之iloc和loc
2.语法
df.iloc
[rowselection,columnselection]3.代码示例(1)导入数据(2)选择单行或单列(3)选择多行或多列(4)注意iloc选择一行时返回Series,
Python学习与数据挖掘
·
2021-11-08 16:24
python
数据挖掘
数据分析
python
Pandas读取行列数据最全方法
1、读取方法有按行(单行,多行连续,多行不连续),按列(单列,多列连续,多列不连续);部分不连续行不连续列;按位置(坐标),按字符(索引);按块(list);函数有
df.iloc
(),df.loc(),
·
2021-08-13 09:55
Pandas提取单元格的值操作
如提取第1行,第2列的值:
df.iloc
[[0],[1]]则会返回一个df,即有字段名和行号。
·
2021-08-03 13:09
Python 数据处理(五)
3.DataFrame(续)索引和选择索引的基础语法如下操作语法结果选择列df[col]Series用标签选择行df.loc[label]Series用整数位置选择行
df.iloc
[loc]Series
名本无名
·
2021-06-08 23:34
浅谈Pandas dataframe数据处理方法的速度比较
这里我们对每个csv文件中的每一行循环再用iloc处理,示例代码如下:forindexinrange(len(df)):
df.iloc
['attr'][index]=xxx使用这种方法对五百万行的数据进行处理大概需要
·
2021-05-08 13:24
四、提取满足条件的行列
1提取具体单行列,多行列数据:(1)提取单行数据:df.loc[32]
df.iloc
[32,:]
df.iloc
[32](2)提取单列数据:df[['xxx']](3)提取多列数据:#1.提取xxx1,xxx2
数分小白龙
·
2021-05-04 10:58
Pandas知识点总结
python
pandas
Pandas选取数据
在Pandas中选取数据主要是通过df.loc与
df.iloc
两种方式,这两种方式的用法如下:在知道列名字的情况下,可以通过df.loc[row_index,column_name]来定位数据在column_name
yepeng05
·
2021-05-03 02:12
Pandas学习随笔(3) Selecting的复习
基础:df.loc,
df.iloc
,df.ixdf[int],df[int,int],df[:,:,int]df[df.col>0],df[()&()],df[()|()]df[df.col.isin(
栽生物坑里的信息汪
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2021-04-25 12:02
Pandas Dataframe
Dataframe选择倒数第二行#选取倒数第二行
df.iloc
[-2]#选取倒数第二行某列
df.iloc
[-2].colpandas.
JimHuang18
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2021-02-20 20:04
9.0.python基础-pandas
pandas简介"一维数组"Serise创建一创建二name属性"二维数组"Dataframe转换成列表创建一创建二创建三索引与切片df[]-选择列df.loc[]-按index选择行#
df.iloc
[
振华软件
·
2021-01-29 12:25
人工智能
深度学习
python:pandas常用操作整理
pandas常用的方法示例整理:"""列#df=DataFrame()#df["a"]#显示索引取列#
df.iloc
[0]#隐试索引取列行
df.iloc
[0]#隐试索引取列df.loc["a"]#显示索引取列元素
_一路向北_
·
2021-01-03 10:42
python
数据分析
pandas
Pandas中的切片与选择
row_data[['Sales']]得到的是df对象而row_data['Sales']得到是series对象究其原因,可能在于[]是一维数组,而[[]]就是二维数组了切片操作与array一样
df.iloc
顾 Kairey
·
2020-09-17 00:50
Python学习经验
dataframe之df.loc、
df.iloc
、df.ix
importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.Series(np.arange(10),index=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])data102132435465768798109dtype:int32data[:3]102132dtype:int32data.loc[:3]102132dtype:int32data.iloc[:3]102132dt
林林同學
·
2020-09-16 09:23
Python
pandas之dataframe
pandas之dataframe建立dataframe访问dataframe数据df.loc[,],
df.iloc
[]df[][]新建行,列实例//Acodeblockimportpandasaspdimportnumpyasnpdf
lunaticman
·
2020-09-14 15:27
python
pandas读取csv数据时设置index
index,那么只需要简单的pd.read_csv("new_wordvecter.csv",index_col=[0])这里index_col可以设为列名后续更改index可以使用df.index=
df.iloc
weixin_33726318
·
2020-09-13 20:18
pandas 设置单元格的值
=6)df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','C','D'])print(df)#单点设置
df.iloc
weixin_30457551
·
2020-09-13 03:01
python
pandas学习(三)
20190408',periods=6)df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=data,columns=['a','b','c','d'])
df.iloc
告诉我怎么起名
·
2020-09-13 02:10
数据分析
Python
机器学习
pandas架构学习
‘行标题1’,‘行标题2’],index=i)list(zip(‘复合数据1’,‘复合数据2’))df.value():值df.ix[行范围,列范围]df.loc[起始索引(包含):终止索引(包含)]
df.iloc
Alexin_lza
·
2020-09-12 18:38
python
pandas
pandas.core.frame.DataFrame 切片技巧
DataFrame数据框importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),columns=list('ABCD'))print(
df.iloc
weixin_30535043
·
2020-09-11 04:51
pandas-03 DataFrame()中的iloc和loc用法
pandas-03DataFrame()中的iloc和loc用法简单的说:iloc,即indexlocate用index索引进行定位,所以参数是整型,如:
df.iloc
[10:20,3:5]loc,则可以使用
adz41455
·
2020-08-25 11:49
机器学习《文本特征提取》
importpandasaspd本次数据来自json文件df=pd.read_json(‘wuxia.car.json’,encoding=‘utf-8’)这是取出的数据将数据转换成list类型data=
df.iloc
su_zhen_hua
·
2020-08-24 16:09
机器学习
数据分析-python
']df=df.drop(['ID','TARGET'],axis=1)missSet=[np.nan,9999999999,-999999]#取出第0列,所有行的数据,并且计算有多少不同的值len(
df.iloc
欧阳小伙
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2020-08-24 10:58
机器学习
pandas筛选与排序
pandas筛选排序处理csv文件必备常见筛选注:df为已读取的csv文件文中df后跟的字段名称多为列名字(1)简单直接筛选A列大于0df[df['A']>0]
df.iloc
[:3,:][df.ON_LINE_NUM85
angela_jin
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2020-08-22 01:55
pandas 选取一列并使其保持dataframe格式
columns=['A','B'])In[11]:dfOut[11]:AB012134In[12]:df[['A']]In[13]:df[[0]]In[14]:df.loc[:,['A']]In[15]:
df.iloc
WooWoods
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2020-08-20 23:52
pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法
简单的说:iloc,即indexlocate用index索引进行定位,所以参数是整型,如:
df.iloc
[10:20,3:5]loc,则可以使用column名和index名进行定位,如:df.loc[‘
童璐0
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2020-08-20 06:29
[Python] 经验总结 1:数据框的切片
文章目录原生风格切片单列切片多列切片行pandas风格切片df.loc["indexes","columns"]基于行、列的名称切片
df.iloc
["indexes","columns"]基于行、列的索引切片每个人都知道
文森特没有眼泪
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2020-08-16 03:22
Python
sklearn降维2: 主成分分析PCA原理python过程
pd.read_csv('iris.data')df.columns=['sepal_len','sepal_wid','petal_len','petal_wid','class']df.head()X=
df.iloc
弎见
·
2020-08-13 18:44
机器学习入门
python
pandas中
df.iloc
函数应用
pandas.df.iloc函数官方文档定义为“基于整数位置的索引,用于按位置进行选择。”(官方文档http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.iloc.html#pandas.DataFrame.iloc)啥意思呢,意思就是iloc函数只根据行列号对数据进行切片或选择,与loc函数不同,lo
天山卷卷卷
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2020-08-11 03:50
python
pd.DataFrame(basis)
[3,4]}>>>d{'col1':[1,2],'col2':[3,4]}>>>df=pd.DataFrame(d)>>>dfcol1col2013124##分别将col1col2赋值给bc>>>b=
df.iloc
志yu
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2020-08-11 03:24
python3
利用python进行数据分析
dataframe区域/单元格选取数据(iloc/loc/ix)
区域选取区域选取可以从多个维度(行和列)对数据进行筛选,可以通过df.loc[],
df.iloc
[],df.ix[]三种方法实现。
*MuYu*
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2020-08-04 16:59
Python基础知识
pandas之DataFrame取行列(df.loc(),
df.iloc
())以及索引
importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=list("ABCDEF"),columns=list("WXYZ"))#df输出的结果为:WXYZA0123B4567C891011D12131415E16171819F202122231、pandas排序,并取前N列数据#df_sort
疯子vs年华
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2020-08-04 13:36
np
and
pd
python3 中pandas包 DataFrame的索引方法
4,5),columns=list('FRANK'),index=list('WANG'))print(df)print(df['F'])#方法1print(df.loc['W'])#方法2print(
df.iloc
wangFrank713
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2020-08-04 03:32
python数据分析
pandas模块学习第三篇——缺失值处理
iloc,即indexlocate用index索引进行定位,所以参数是整型,如:
df.iloc
[10:20,3:5]loc,则可以使用column名和index名进行定位,如:df.loc[‘image1
qq_41895704
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2020-07-29 23:27
pandas
对比Excel-Python数据分析——数据选择、操作、运算(3)
1.1列选择选择某一列或某几列当传入列名list选择,df[list]当传入列的具体位置,传入第0,3列时,
df.iloc
[:,[0,2]]选择连续的某几列当传入列名
Zerogoy
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2020-07-29 21:27
数据分析
python
python
数据分析
2 pandas索引
如下面是取第一行的数据3取前五行的数据
df.iloc
[0:5]4取前五行的第二列和第三列数据5把索引改变成名字,如果这时候直接用名字去取值会出现错误,但是加了.lo
沈婷_bbf1
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2020-07-28 16:24
pandas学习之
df.iloc
[]
pandas学习之
df.iloc
[]
df.iloc
[]的用法和df.loc[]类似,最大的区别在于,loc是基于行列的标签进行检索,而iloc是基于位置进行检索。
非昨
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2020-07-28 02:27
pandas
Pandas - 空值选择
Pandas选择NAN的两种办法初始化数据importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(10,6))
df.iloc
[1:3,1
Jark_
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2020-07-28 00:06
Pandas
Python---pandas---处理丢失数据
20180403',periods=6)df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=dates,columns=['A','B','C','D'])
df.iloc
ff_xiaoniu
·
2020-07-14 10:23
Python
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