Python数据处理013：Pandas 选择数据

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文章标签： pandas python 数据分析
于 2018-11-21 13:19:01 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/PoGeN1/article/details/84317329
本文介绍了Pandas库中选择数据的方法，包括简单的筛选、基于标签的loc选择、基于序列的iloc选择、混合使用的ix选择以及通过判断条件的筛选。通过这些方法，可以有效地从DataFrame中选取所需的数据行和列。

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首先先建立一个6X4的矩阵

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> dates=pd.date_range('20181121',periods=6
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Python数据分析实战：Pandas高效处理Excel数据指南
这家伙很懒，什么都没有留下
05-21 1939
Pandas不仅是Excel的替代品，更是数据分析思维的载体。将80%的时间从重复操作中解放轻松处理百万行级数据构建自动化分析流水线未来随着Dask、Modin等库的发展，Pandas生态将持续突破单机性能瓶颈，真正实现"Excel进阶，Python赋能"的数据分析新时代。
【Python】pandas中对数据的选取操作
zhangwin3的专栏
05-27 1011
import numpy as np import pandas as pd data= { 'name':['张三', '李四', '王五', '赵六'], 'age':[18, 19, 17, 20], 'height':[1.68, 1.73, 1.62, 1.55] } data df = pd.DataFrame(data) df df = pd.Dat...
python pandas 选取数据
YmeBtc的博客
07-29 370
#每天一点点# python pandas 选取数据 6行4列数据，以20130101-0106为行序，以A,B,C,D为列序 import numpy as np import pandas as pd dates = pd.date_range('20130101',periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index=...
python3：pandas（选择数据）
sunshine_lyn的博客
08-09 1522
简单的刷选 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20130101', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6, 4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print(df) ''' ...
python 利用pandas选择数据（一）
weixin_45144170的博客
02-24 876
利用pandas选择DataFrame中的数据有很多种方式，今天学习几个最基本的选择函数，包括排序，汇总数据以及一些快速查看的方法 1、tail以及head函数 ```python >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_excel(r'D:\myExcel\1.xlsx', sheet_name='Sheet1') ...
【Python】pandas 筛选数据的 8 个骚操作
fengdu78的博客
06-13 4524
肝了一个月的pandas进阶小册子出炉了????「pandas进阶宝典」日常用Python做数据分析最常用到的就是查询筛选了，按各种条件、各种维度以及组合挑出我们想要的数据，以方便我们分析挖掘。东哥总结了日常查询和筛选常用的种骚操作，供各位学习参考。本文采用sklearn的boston数据举例介绍。fromsklearnimportdatasets importpandasaspd bos...
pandas选取数据方法
hjhlln的博客
10-09 4487
pandas常见的选取数据的方法
Python数据分析入门：Pandas库详细教程与应用
12-03
内容概要：本文是一篇详细的Pandas库教程，涵盖了Pandas的基本概念、数据结构（Series和DataFrame）、数据读写、数据选择与索引、数据操作与处理、数据合并与重塑、高级功能（多级索引、类别数据、窗口函数、数据...
Python数据分析实战：Pandas、NumPy和Matplotlib的应用
最新发布
07-23
本书《Python数据分析：使用Pandas、NumPy和Matplotlib》第三版由法比奥·内利编写，旨在帮助读者掌握Python在数据分析领域的核心技能。书中详细介绍了NumPy库的基础知识，包括ndarray的使用，使Python成为适合科学...
Python数据分析：活用Pandas库-数据集 pandas-for-everyone-master
12-06
Python数据分析：活用Pandas库-数据集pandas_for_everyone-master 本资源为官网提供的数据集，非电子书 ├─data ├─misc │ └─giveaway │ └─scipy18 ├─notebooks └─training Python数据分析入门书，...
python数据分析：Pandas库教程
07-14
### Python 数据分析：Pandas库教程 #### 一、Pandas库简介 Pandas 是一个为 Python 编程语言提供高性能、易于使用的数据结构及...无论是在学术研究还是实际工作中，Pandas 都能极大地提高数据处理的效率和便捷性。
pandas索引和选择数据
小小鸟
04-10 11万+
使用pandas索引和选择数据时，总是需要百度，因此决定对pandas.DataFrame中的索引和选择方法做个总结。所用的pandas版本号为0.20.1 pandas中有三种索引方法：.loc，.iloc和[]，注意：.ix的用法在0.20.0中已经不建议使用了！ .loc用法 iloc用法 切片操作[] 下文中全部使用一个DataFrame来举例： .loc用法 ...
Python - pandas DataFrame 数据选取，修改，切片
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yoonhee的专栏
07-27 15万+
Python - pandas DataFrame 数据选取，修改，切片 loc, iloc, ix
python数据分析——数据查看与选取(一)
黄俊文的博客
08-08 4万+
前面已经讲了如何用pandas导入数据，这篇文章就来讲一些常用的数据查看、数据选取。做到了这一步，就可以进行一些快速的描述性分析了！ 要查看数据与选取数据，我们首先得了解python里数据存储的方式，然后才能进行数据查看、数据选择、数据清洗、数据分析、数据建模等。。 所以本文将分为： 数据结构 常用查看/选择数据函数 函数代码案例 （本文会结合大家常用的excel和sql的思维模式来讲解...
Python-Pandas(1)数据读取与显示,数据样本行列选取
Cloud的博客
08-12 1万+
import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #print(type(food_info)) print food_info.dtypes#first_rows = food_info.head() #print first_rows #print(food_info.head(3)) #print food_info.colu
python/pandas数据分析（十六）- 数据索引与选取
python|大数据爱好者Alvin
01-10 5003
我们对 DataFrame 进行选择，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。 其对应使用的方法如下： 一. 行，列 –> df[] 二. 区域 –> df.loc[], df.iloc[], df.ix[] 三. 单元格 –> df.at[], df.iat[] df[]: 一维 行维度： 整数切片、标签切片、<布尔数组> 列维度： 标签索引、标签列表、Callable d
【python】pandas使用-查看选取数据
rikoukai的博客
11-11 384
import pandas as pd # 将pandas作为第三方库导入，我们一般为pandas取一个别名叫做pd pd.set_option('expand_frame_repr', False) # 当列太多时显示不清楚 # =====导入数据 df = pd.read_csv( # 该参数为数据在电脑中的路径， # 要注意字符串转义符号 \ ，可以使用加r变为raw string或者每一个进行\\转义 filepath_or_buffer=r'C:\Users\Sim.
初学pandas（八）条件选取行的便捷…
flash胜龙的博客
04-21 2万+
我们说excel好用，在处理大型数据表格的时候，excel可以非常方便地进行筛选。那么pandas是否有类似的功能呢？答案是肯定的。下面介绍的几个操作，返回的类型都是dataframe，因此可以进行嵌套操作，非常方便。 一、选取几列组成新的dataframe： 　　df = df[['A列列明', 'S列列明', 'H列列明']] 二、选取某列'STATUS'里面元素为"ACTIVE"的行，即
Python_数据分析_Pandas_02数据取值与选择
越吃越胖的博客
05-16 3412
2.数据取值与选择 2.1 Series数据选择方法 2.1.1 将Series看作字典 利用键值对索引 利用字典的表达式检测索引和值 2.1.2 将Series看作一维数组 可以利用索引-显式、隐式，掩码进行索引 2.1.3 索引器 loc iloc ix loc：取值和切片都是显式的 iloc：取值和切片都是隐式的 ix：是混合形式，主要用于DataFrame 2.2 DataFrame数据选择方法 首先创建一个较为有意义的DataFrame对象 2.2.1 将DataFra
Python数据清洗入门：Pandas实操手册
本《python数据清洗Pandas指导手册》是一本专为Python初学者设计的手册，旨在帮助读者快速掌握Pandas库在数据清洗方面的应用。数据清洗是数据分析前的重要步骤，其目的是确保数据分析的准确性。数据清洗的工作内容...
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