使用Pandas和NumPy进行切片和副本操作

最新推荐文章于 2025-10-21 16:54:13 发布

HackDashX

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文章标签： pandas numpy 编程

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本文详细介绍了如何使用Pandas和NumPy进行数据切片及创建副本。通过DataFrame和Series的切片操作展示了Pandas中按标签和位置的切片方法，并在NumPy中对多维数组进行了类似操作。此外，还阐述了在Pandas和NumPy中创建副本的重要性，以保持原始数据的不变性。

使用Pandas和NumPy进行切片和副本操作

在数据分析和处理中，经常需要对数据进行切片和创建副本。Pandas和NumPy是两个常用的Python库，它们提供了丰富的功能来处理数据。本文将介绍如何使用Pandas和NumPy进行切片和创建副本的操作，并提供相应的源代码示例。

Pandas中的切片操作

Pandas是一个用于数据操作和分析的强大库。它提供了DataFrame和Series两种数据结构，可以方便地进行数据切片操作。

DataFrame的切片

DataFrame是Pandas中最常用的数据结构之一，类似于Excel表格。我们可以使用loc和iloc属性对DataFrame进行切片操作。

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {
   
   'A':

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python--pandas切片

jhr112的博客

03-25

5574

pandas的切片操作是python中数据框的基本操作，用来选择数据框的子集。环境 python3.9 win10 64bit pandas==1.2.1 准备数据 import pandas as pd player_list = [[1,'M.S.Dhoni', 36, 75, 5428000], [2,'A.B.D Villers', 38, 74, 3428000], [3,'V.Kholi', 31, 70, 8428000],.

Python清洗数据的实用姿势

程一初的博客

09-17

980

数据清理工作占整体数据分析工作的80%以上，任务繁琐但至关重要。

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pandas篇之数据的切片和查找

weixin_73368873的博客

03-03

689

我们常用的pandas的数据的结构是多维结构，数据的查找和过滤的方法非常重要。pandas也为我们提供了很多相关的方法，如iloc和loc等，本文也将围绕此展开说明。iloc和loc是我们用得比较多的数据切片方法，我们刚开始使用可能会有点混淆，但其实这两兄弟的区别还是很大：loc 是按。查找，下面仍以numpy生成数据如下。查找, iloc是按。

pandas切片

love_521_的博客

02-23

6293

pandas 切片 iloc 方法：用iloc方法，使用行列的位置对数据框进行切片。支持布尔切片行切片只传入一个参数时，表示对行进行切片。参数为整数返回序列，参数为列表返回数据框。正数表示正向切片，负数表示反向切片。 df = pd.read_csv(file_path,encoding="utf8",index_col=0) df.head(5) ## 选取第一行（序列） df.iloc[0] # 选取第一行（数据框） df.iloc[[0]] # 选取前2行 print(df.ilo

(二)Pandas切片

guochaogang的博客

05-04

3237

pandas切片可以直接使用[]运算符来切片，也可以选择使用以下api。：通过切片数据：通过数据：相当于loc和iloc的综合版本，既可以按标签切片，又可以按位置切片。也就是说，ix可以识别你是想按照标签切片，还是按照位置切片，功能和iloc、loc完全重复，现在已经被弃用了，2.0已经没有这个api了。

python学习教程之Numpy和Pandas的使用

09-21

Pandas和Numpy之间的相似性在于它们都支持数组操作，如索引、切片和向量运算。然而，Pandas的DataFrame提供了列名和行索引，使其更像是一个带标签的表格，而不仅仅是简单的数字数组。此外，Pandas还支持时间序列分析...

机器学习Python算法知识点大全，包含sklearn中的机器学习模型和Python预处理的pandas和numpy知识点

01-22

还有.head()和.tail()用于查看数据的前n行和后n行，.copy()用于创建数据的副本，.apply()和.map()用于对数据进行函数应用或映射操作。在机器学习的实际应用中，数据挖掘是重要的一环。数据挖掘通常涉及数据清洗、...

6、利用NumPy和Pandas进行快速数组操作

最新发布

book8的博客

10-21

本文详细介绍了如何利用NumPy和Pandas进行高效的数组操作，涵盖数组创建、访问、花式索引、广播机制及常见数学运算。通过重写粒子模拟器的实例，展示了使用NumPy进行性能优化的全过程，并对比了纯Python与NumPy版本在不同规模数据下的执行效率，突出了NumPy在科学计算中的优势。

Numpy、pandas基础（数据分析）

qq_42433311的博客

03-07

2358

第4章.Numpy基础：数组与向量化计算对于大多的数据分析应用，本书作者主要关注的内容为： ·在数据处理、清洗、构造子集、过滤、变换以及其他计算中进行快速的向量化计算。 ·常见的数组算法，如sort、unique以及set操作等。 ·高效的描述性统计和聚合/概述数据。 ·数据排列和相关数据操作，例如对异构数据进行merge和join。 ·使用数组表达式来表明条件逻辑，代替if-elif-else条件分支的循环。 ...

python——pandas(切片)

weixin_41895381的博客

04-15

9211

pandas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[index_name,col_name]选择指定位置的数据。 #dataframe在加判断条件时可以不通过.loc直接去写效果一样 2.iloc——通过行号索引...

pandas基本切片用法及具体实例（超级实用且有注释，老年人看了都能敲代码）

weixin_46945026的博客

05-10

2838

1.设置一个array，并输出 import numpy as np import pandas as pd data = np.array([0, 7, 3, 6, 2, 8, 5, 9, 4]).reshape(3, -1)#以三行为基础重排，若-1放在reshape的第一个参数，则是按列排 df = pd.DataFrame(data, index=['One', 'Two', 'Three'], columns=['a', 'b', 'c'])#index设置行名，columns设置列名 df

Pandas常用操作命令（四）——数据切片、筛选

Python当打之年

06-24

4758

数据切片、筛选

Pyrthon中pandas DataFrame对表格数据选取，修改，切片的实现

Fo*(Bi)的博客

11-18

1077

综上所述，ix方法几乎可以实现所有情况中数据子集的获取，是iloc和loc两种方法的优点合成体，而且对于行号与行名称一致的数据集来说（如df1数据集），名称索引的优先级在位置索引之前（如本节第一段代码中的df1.ix[1:3,[0,2]]）。通常，在Pandas模块中实现数据框子集的获取可以使用iloc、loc和ix三种“方法”，这三种方法既可以对数据行进行筛选，也可以实现变量的挑选，它们的语法可以表示成[rows_select,cols_select]。注意：ix方法已经过时了，建议使用前两个。

pandas之Series的创建和基本操作

qq_51472276的博客

06-10

2378

数据索引标签，如果不指定，默认从 0 开始。无论我们是否为Series对象指定行索引，一个包含整数0到N-1(这里N是数据的长度)的默认索引将被创建，这种索引被称为位置索引。它可以接受多种参数来指定 Series 对象的数据，索引，数据类型和副本选项。Series可以像ndarray一样进行加减乘除幂等数学运算，数学运算会对所有的数值自动执行，不需要写循环来对其中的每一个值进行相同操作。有时我们在做数据处理时，原始数据的数字是字符串的类型，但是我们又要让它做数学运算。：拷贝数据，默认为 False。

panda：从series、dataframe到切片|细说几个常见的方法

m0_74963458的博客

03-26

1355

pandas里面常用到的数据类型是dataframe和series,在对数据的各种变换过程中，涉及到多种有用的方法。然而，我们通常只关注这些方法最基本和最常用的调用方式。那么今天就一起看一看这些方法的参数和对应示例能为我们带来哪些启发呢？

pandas 转化np数据_数据处理进阶pandas入门（十）

weixin_39577052的博客

01-04

307

回顾在数据处理进阶pandas入门(九)中，我们介绍了时间序列TimeSeries和时间范围的相关内容。今天我们来看一下时间序列的重采样。重采样resample 时间序列的重采样指的是将时间序列从一个频率转换为另一个频率的过程，并且常常会伴随有数据的结合。重采样分为降采样和升采样两种。降采样：高频数据-低频数据。例如，将一个以天为频率的时间序列转化为以月为频率的时间序列。升采样：低频数据-高...

原生js:使用map处理getElementsByTagName返回值,并且操作dom时使“感叹号important“生效

qq_35306736的博客

09-27

1179

为什么document.getElementsByTagName返回的值无法使用数组方法map，因为 getElementsByTagName返回的是一个类数组对象NodeList 类js数组无法直接使用数组的方法map，需要通过Array.from转换成js数组。【不知出于何种原因】无法直接Array.from(document.getElementsByTagName('img')); 需要拆分下拉写。例子： let a = document.getElementsByT...

Pandas DataFrame 列切片的5种方法

devid008的博客

05-09

5881

Pandas是一个非常有用的数据分析库,如果你掌握了DataFrame的操作,数据处理会事半功倍。本文介绍DataFrame列切片的5种常用方法。