一张图了解python pd.loc,iloc,ix,axis

最新推荐文章于 2025-03-12 19:17:36 发布

小白!?

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pd.loc vs pd.iloc

eerywh的博客

08-23

500

pd.loc vs pd.iloc 参考 # importing pandas and numpy import pandas as pd import numpy as np # crete a sample dataframe data = pd.DataFrame({ 'age' : [ 10, 22, 13, 21, 12, 11, 17], 'section' : [ 'A', 'B', 'C', 'B', 'B', 'A', 'A'], 'city' :

Python数据分析笔记（上）

lseaJK的博客

10-04

3041

文本文件的读取 Pandas读取官方文档查阅地址 Input/Output — pandas 0.24.2 documentation (pydata.org) read_csv\read_table(filepath_or_buffer,sep=’\t’,header=’infer’,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,converters=None,skiprows=None,skipfooter=None,nrows=None,na_va

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pd.loc和pd.iloc,

Jiashilin

04-13

2万+

loc通过行和列的名字获取值 iloc通过下标获取值 # t1 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3, 4), index=list('abc'), columns=list('wxyz')) #loc az = t1.loc["a", 'z'] #iloc iac = t1.iloc[[2,1], :] 注意： iloc使用索引定位的时候...

python之loc，iloc的用法

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xiaoyu070321的博客

03-12

503

核心作用：基于标签精准操作数据（查、改、删）优势：代码可读性高，支持复杂条件筛选适用场景：数据清洗、条件筛选、动态计算等# 典型工作流示例cleaned_data = df.loc[df['Quality'] > 0.8, ['ID', 'Value']] # 筛选高质量数据cleaned_data.loc[:, 'Value'] *= 100 # 批量修改选中列的值。

python ioc_python数据处理相关操作——loc、ioc、ix选取数据

weixin_39729115的博客

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python pandas loc布尔索引(指定条件下的索引)

m0_61331573的博客

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如果你也是看准了Python，想自学Python，在这里为大家准备了丰厚的免费。

pandas中的loc函数

m0_46221545的博客

05-30

343

是一个列表、数组、Series或任何可以迭代的对象，其中包含DataFrame。中对应于这些标签的行或列（取决于。的内容是行标签还是列标签）。将返回DataFrame。的索引或列标签，那么。

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【八月长安tsliao】的博客

08-22

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Pandas对象简介 Pandas的Series对象 Pandas 的 Series 对象是一个带索引数据构成的一维数组， Series 对象将一组数据和一组索引绑定在一起，我们可以通过 values 属性和 index 属性获取数据。values 属性返回的结果与 NumPy 数组类似，index 属性返回的结果是一个类型为 pd.Index 的类数组对象。 Serise是通用的NumPy数组 ...

Python学习笔记之Pandas基本操作（表格）及绘图

olivesun88的博客

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Python学习笔记之Pandas基本操作（表格）及绘图使用pip安装Pandas： pip install pandas 导入 Pandas包并起别名pd： import Pandas as pd 创建DataFrame型数据： scores = { 'name' : ['johe', 'mike', 'tom', 'jeck'], 'sex' : ['male', 'f...

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import pandas as pd data = pd.read_excel(’ ') a = data.loc[(data[‘用户’] = 0)&(data[‘数据’] = 0)] a.to_excel(’~~.xlsx’)

Python数据分析常用方法手册.doc

03-15

例如，`.loc[:, ['列1', '列2']]`选择指定列，`.ix['index_name']`选择指定行，`df[df['col3'] > 5]`条件筛选，`.ix[0:3, 0:5]`选择子集。 - **添加新列**：可以通过直接赋值添加，例如，`df['total'] = df['Jan'] ...

Pandas——筛选数据（loc、iloc）

12-22

文章目录1.普通方法筛选2.loc(纯标签筛选)3. iloc（纯数字筛选）4.ix（标签与数字的混合筛选）5.判断条件筛选 1.普通方法筛选我们首先构造了一个 5X4 的矩阵数据。 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20200315', periods = 5) df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4), index = dates, columns = ['A', 'B','C','D']) print(df) #输出 A

2401_84121789的博客

04-23

665

In[6]:data.loc[[‘a’,‘b’],[‘A’,‘B’]] #提取index为’a’,‘b’,列名为’A’,'B’中的数据。In[4]:data.loc[:,[‘A’]] #取’A’列所有行，多取几列格式为 data.loc[:,[‘A’,‘B’]]In[5]:data.iloc[:,[0]] #取第0列所有行，多取几列格式为 data.iloc[:,[0,1]]In[7]:data.iloc[[0,1],[0,1]] #提取第0、1行，第0、1列中的数据。2 利用loc、iloc提取列数据。

Python-Pandas库中的loc和iloc

xiaofeixia002X的博客

12-06

741

使用 loc 进行条件筛选或基于列名的选择。使用 iloc 处理未知列名的情况，特别是当你仅知道数据的结构时。

【Python数据预处理系列】Pandas 数据操作实战：掌握 .loc[] 方法进行高效数据选取

2301_81199775的博客

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本文深入讲解了使用Pandas进行数据分析时，如何有效利用.loc[]方法进行数据选择和操作。首先介绍如何准备数据并进行基本设置。随后重点讨论了通过.loc[]选取特定列的整行数据，这一技能对于初步数据分析及清洗至关重要。文章还探讨了如何用.loc[]选取特定的行和列范围，以及如何结合布尔索引进行复杂条件筛选。最后，展示如何通过.loc[]同时应用多个筛选条件，实现精准的数据查询。全文以实际代码示例支撑，帮助读者更好地理解和运用这一强大工具，提升数据处理效率。

python中loc什么意思_在python中使用.loc选择

weixin_39793105的博客

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小编典典pd.DataFrame.loc可以使用一两个索引器。在其余文章中，我将第一个索引器表示为i，将第二个索引器表示为j。如果仅提供一个索引器，则该索引器将应用于数据帧的索引，并且假定缺少的索引器代表所有列。因此，以下两个示例是等效的。df.loc[i]df.loc[i, :]其中:用来表示所有列。如果同时存在两个索引器，则i引用索引值和j引用列值。现在我们可以专注于什么类型的值i，并j可以承...

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"学号":["0526001","0526002","0526003","0526004","0526005","0526006","0526007","0526008","姓名":["王生安","李鑫灏","薛佛世","蔡壮保","钱勤堃","潘恩依","陈国柏","魏皑虎","周卓浩","汤辟邦"],"语文":[81,90,86,84,78,95,97,82,81,99],df5=df.loc[["c","f"],["学号","姓名"]]df5=df.loc[2:4,["学号","姓名"]]

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当然，我非常乐意为您提供有关 Python pandas.DataFrame.iloc 函数的使用详解。pandas.DataFrame.iloc 函数用于按位置选择行和列，它的语法格式如下： ``` python df.iloc[row_indexer,column_indexer] ``` 其中，row_indexer 是行的位置或行的布尔条件，column_indexer 是列的位置或列的布尔条件。row_indexer 和 column_indexer 都可以是单个位置、位置列表、位置切片或布尔条件。下面是一些具体的使用方法： 1. 使用单个位置选择行和列： ``` python df.iloc[0, 0] ``` 2. 使用位置列表选择行和列： ``` python df.iloc[[0, 2], [1, 3]] ``` 3. 使用位置切片选择行和列： ``` python df.iloc[0:3, 1:3] ``` 4. 使用布尔条件选择行和列： ``` python df.iloc[df['column_label'] > 10, [0, 2]] ``` 5. 使用函数选择行和列： ``` python df.iloc[lambda df: df.index % 2 == 0, [1, 3]] ``` 除了以上的使用方法外，pandas.DataFrame.iloc 函数还支持一些其他的参数，如 axis、level、sort、na_rep 等。这些参数可以根据具体的需求进行选择和设置。希望这些内容能够对您有所帮助，如果您还有其他的问题，可以随时向我提问。