pandas的索引与选择数据

数组操作与二维数组索引
最新推荐文章于 2023-12-01 14:57:14 发布
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这篇博客介绍了如何根据索引选择数组中的特定值，包括选取单个元素、指定范围内的元素以及在二维数组中使用loc和iloc进行定位。重点讲解了如何在Python中对数组进行高效的操作，特别是针对多维数组的索引技巧，如选取二维数组的第三行第C列。

1.数组按照index选择对应值
1.1根据index的值来选择
以下以该数组为例
在这里插入图片描述
根据索引值
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1.2选择第几个
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1.3从第几个到第几个
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1.4 index值（范围）
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2.二维数组
以该二维数组为例
在这里插入图片描述
选择索引的值，用loc
选择第几个，用iloc
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拿第三行第C列 ：
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使用numpy数组索引方法获取指定行列位置的数值内容
BUG？不存在的！
05-03 821
在numpy中，我们可以使用方括号索引[]语法方法获取一个或多个数组中的指定元素。在实际应用中，我们可以根据需要自由组合使用这些方法来获取指定行列位置的数值内容。中的第一个[]表示获取第一行和第二行的元素，第二个[]表示获取第一列和第三列的元素。现在，我们要获取第一个元素（即1）和第五个元素（即5）。接下来，我们要获取第一行所有元素和第二列所有元素。]表示获取第一行和第二行的元素，第二个[]表示获取第一列和第三列的元素。表示获取第二列的所有元素，即[2, 5]。表示获取第二行第二列的元素，即5。
pandas中的索引与选择
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2401_85384231的博客
07-23 2401
看完上面的内容，有没有发现，其实上述讲到的方法可以简单的分为以下几类，只不过索引的选择会决定获取到的结果pandas数据选择总结方法概述使用 [pos/indexl]此方式不能同时进行行选加列选，当传入的是一个位置切片时，表示选择行，且选择行时必须传入一个切片，当传入的是索引时，表示选择列，此方式无法获取标量使用 df.loc[row, col]
pandas索引和选择数据
平平淡淡，戒急用忍，一生学闭嘴。
12-28 891
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 .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
Pandas常用函数——索引取值
渣娃攻城狮的博客
03-28 9121
索引取值 1、df[]取值 df[: 5] # 输入index，按行取值(0~4)，同列表切片 df["date"] # 按列取值 df[df["date"] > "2020-01-01"] # 传入bool值，进行简单数据选择 2、df.loc[行标签, 列标签] 主要基于标签，但也可以与布尔数组一起使用。 单个标签。（注意，数字5被解释为标签） 列表或标签数组。['a', 'b', 'c'] 带标签的切片对象'a':'f'（注意，不同于Python列表，切片包括端点'a','f'） 布尔
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