df.loc 第5页

pandas里的loc并列条件筛选

df.loc[(df['A']=='a')&df['A']=='b')]#此处只能用&，用and会报错，此外也要用圆括号括起来否则会报错

mtj66·2020-09-15 14:19

pandas笔记（5）筛选功能——loc&iloc

对于数据筛选，可以使用普通索引（loc）、和位置索引（iloc）等方式实现loc：根据行列索引名称进行筛选函数格式：df.loc([index],[column])当不需要对index进行筛选时，需要用冒号

千夜道人·2020-09-14 23:54

Pandas DataFrame的loc、iloc、ix和at/iat浅析

np.arange(12).reshape(4,3),columns=list('abc'),index=list('defg'))dfOut[189]:abcd012e345f678g91011#直接索引行df.loc

我是尘客哥·2020-09-14 19:06

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

Pandas基础知识一边通（上）

Pandas基础前言1.理解pandas和numpy2.理解dataframe(2D数组)3.DF选择列4.列选择的简洁方式5.series选择行6.DF选择行总结：使用通用公司：df.loc[row,

birdflyinhigh·2020-09-12 18:59

pandas架构学习

pd.dataFrame(data=‘数据的内容’,columns=[‘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

Alexin_lza·2020-09-12 18:38

sklearn 缺失值处理

value_counts()解决方案:删除填充(缺失值<10%)均值填充:适用于正态分布#选择均值填充price_mean=df['average_price'].mean()#使用均值进行缺失值填充df.loc

soda東風·2020-09-11 23:33

数据分析-day03-pandas-dataFrame获取dataframe某行某列的数据

#将第一行的2列设置为nand.iloc[1,1]=np.nan;d.iloc[3,3]=np.nan;#第二种方式#dataframe获取某行某列的数据print(df.loc[1,["Actors"

健康平安的活着·2020-09-11 10:10

python数据处理

importnumpyasnp;importmathimportpandasaspd;df=pd.read_csv("table10.csv")#读取文件h=df.loc[:,'firstSeenSrcIp

入门弟弟梦呓君·2020-09-11 09:33

Kaggle 比赛项目总结（项目流程）

哪些需要经过变换才能用，为之后的特征工程做准备；1）每个特征的意义、特征的类型：df.describe()df['Category'].unique()2）看是否存在missingvalue（特征数据是否缺失）df.loc

ab1213456·2020-08-26 12:28

pandas-03 DataFrame()中的iloc和loc用法

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

adz41455·2020-08-25 11:49

pandas中DataFrame使用

loc举例：df.loc[0,'age']=18就能定位行索引为0，列名为‘age’的元素，然后可以直接赋值df.loc[df.id=109,'age'

weixin_30902251·2020-08-22 14:40

如何利用随机森林算法填补缺失值

使用随机森林填补一个特征的缺失值的函数参数：X：要填补的特征矩阵y：完整的，没有缺失值的标签to_fill：字符串，要填补的那一列的名称"""#构建我们的新特征矩阵和新标签df=X.copy()fill=df.loc

薛定谔的三大爷·2020-08-22 13:58

python——pandas(切片)

数据提取一、比较loc,iloc,ix与去重1.loc——标签索引，行和列的名称；.loc主要是基于标签(label)的，包括行标签(index)和列标签(columns)，即行名称和列名称，可以使用df.loc

奋斗的十三·2020-08-22 04:16

数据科学pandas库自己常用方法备忘_持续更新

数据操作更改列的顺序_只输出特定列s_idx=['a','b','c']df=df.loc

放翁lcf·2020-08-21 16:40

pandas 选取一列并使其保持dataframe格式

pd.DataFrame([[1,2],[3,4]],columns=['A','B'])In[11]:dfOut[11]:AB012134In[12]:df[['A']]In[13]:df[[0]]In[14]:df.loc

WooWoods·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0·2020-08-20 06:29

python pandas中替换数据replace方法

网上介绍有很多种替换方法，比如df.loc[:,“column”]=df[“column”].str,replace(“目标值”,“替换值”).astype(“目标类型”)我用的方法是简单的importnumpyasnpimportrandomimportpandasaspdio

愤怒的汽水·2020-08-19 19:04

matplotlib设置x轴文本间隔显示

totalSeed=df.index.tolist()fig1,ax=plt.subplots()ax.plot(totalSeed,df.loc[:,'MACDhist_1'])ax.plot(df.loc

梓笠·2020-08-19 05:55

DataFrame中resample函数时间戳筛选

dataframe.resample('M',how=np.mean)#按照每个月求平均值dataframe.resample('M',how=np.median)#按照月求中位数最新的计算方式如下：data=df.loc

MiltonY·2020-08-19 01:39

pandas记录之文本数据

:col2,dtype:string在进行数值统计时很头痛，一般情况下就是根据报错信息逐个replacedf.loc[df['col2'].str.contains('0-'),'col2']='0'df.loc

数据加工者·2020-08-17 02:57

pandas 数据处理遇到的问题

数据为DataFrame格式，如下：1.对每一行，FirstCab的值为空时，Weight的值乘以0.8方法一（可行）：df.loc[df['FirstCab'].isnull(),'Weight']*

weixin_30478923·2020-08-16 23:59

pandas的loc和iloc总结

参考loc是基于标签的iloc是基于数字的（如第几行第几列）#选择每一行的B和A两列In[13]:df.loc[:,['B','A']]=df[['A','B']]In[14]:dfOut[14]:AB2000

SundyLee32·2020-08-16 08:49

dataframe常用数据处理

importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.read_csv(r"C:\Users\xx1.csv")dfT=pd.read_csv(r"C:\Users\xx2.csv")df1=df.loc

bymaymay·2020-08-16 06:56

[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·2020-08-16 03:22

第九章：Pandas模块的介绍-数据子集的筛选

直接学习：https://edu.csdn.net/course/play/6861/326767数据子集的筛选1、语法列的筛选：df.column-name,df[‘column-name’]行的筛选：df.loc

weixin_43597208·2020-08-14 21:14

三种增加DataFrame行的办法

frompandasimport*fromrandomimport*df=DataFrame(columns=('lib','qty1','qty2'))#生成空的pandas表foriinrange(6):#插入一行df.loc

在路上_2018·2020-08-08 20:55

Pandas的SettingWithCopyWarning报警的处理方式（七）

/datas/beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv"df=pd.read_csv(fpath)#替换掉温度的后缀℃df.loc[:,"bWendu"]=df["bWendu

梦捷者·2020-08-04 17:28

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*·2020-08-04 16:59

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·2020-08-04 13:36

python3 中pandas包 DataFrame的索引方法

np.arange(20).reshape(4,5),columns=list('FRANK'),index=list('WANG'))print(df)print(df['F'])#方法1print(df.loc

wangFrank713·2020-08-04 03:32

Pandas（五）：数据统计函数+数据排序

读取天气importpandasaspddf=pd.read_csv("beijing_tianqi_2018.csv")#读取前三行df.head(3)#更改温度后缀，替换为数字型#替换掉温度的后缀℃df.loc

不愿透露姓名の网友·2020-08-03 23:40

python--数据选取loc/iloc/ix

所以是Python默认的前闭后开一.loc函数：主要通过行标签索引数据，前闭后闭df01230greenM10.1class11redL13.5class22blueXL15.3class1In[10]:df.loc

没人关注·2020-08-03 08:32

完整图解：特征工程最常用的四个业务场景演示 | 文末留言送书

主要使用的函数有，np.vstack,np.hstack,np.where,df.loc

算法channel·2020-08-01 07:12

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_41895704·2020-07-29 23:27

set 不支持 += 语法

报错代码：cf_result+=set(df.loc[each].replace(0,np.nan).dropna().index)报错：unsupportedoperandtype(s)for+=:'

Sablier·2020-07-28 22:32

python 使用pandas中的dropna方法过滤缺失数据

为删除行，1为删除列importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(4,5),columns=list('abcde'))df.loc

达达爱吃肉·2020-07-28 22:30

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·2020-07-28 02:27

pandas学习之df.loc

pandas学习之df.loc在数据处理中，经常需要从数据集中提取出部分数据，这种情况下，可以选择df.locordf.iloc这两种方法。

非昨·2020-07-28 02:27

pandas 预处理类似 if 的写法

importpandasaspdimportnumpyasnpimportfunctoolsdf=pd.DataFrame({'AAA':[4,5,6,7],'BBB':[10,20,30,40],'CCC':[100,50,-30,-50]});df.loc

慌成一匹马·2020-07-28 01:06

Pandas学习 - 合并

一、append和assign1.append#首先写一个实例df_append=df.loc[0:3,['Gender','Height','Weight']].copy()df_append#然后用

-Helslie·2020-07-27 15:52

Learning Pandas - fillna()填充缺失数据

使用fillna()函数填充缺失值importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(np.random.randn(7,4))df.loc[:4,1]=np.nandf.loc

玉米小熊·2020-07-16 00:52

pandas数据分析读书笔记（一）

Datadf对象，如何生成Datadfdf.Head()函数，df.tail()函数，df.loc()函数（通过index位置获取数据）Deldf[‘eastern’]，del函数用来删除某列.df.T

__LeeKuanYew·2020-07-15 01:09

Pandas新增数据列

@直接赋值@df.apply语法@df.assign语法@按条件选择分组分别赋值演示：importpandasaspdfpath="文件位置"df=pd.read_csv(fpath)#直接赋值方法df.loc

WuSiYang@001025·2020-07-13 11:12

pandas增加数据列

beijing_tianqi/beijing_tianqi_2018.csv",engine='python',encoding='utf-8')print(df.head())直接赋值的方法#替换掉温度的后缀℃df.loc

Ryan_yan1·2020-07-12 14:06

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！