使用Pandas DataFrame进行行列选择和切片操作

最新推荐文章于 2025-01-25 18:33:34 发布
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本文介绍了如何使用Pandas DataFrame进行行列选择和切片操作。通过示例展示了如何基于标签或位置选择单行、多行、单列、多列，以及如何进行条件选择。这些方法有助于灵活地处理DataFrame中的数据。

Pandas是一个流行的Python数据处理库，提供了强大且灵活的数据结构，其中最重要的之一是DataFrame。DataFrame可以看作是一个二维的表格，类似于Excel或SQL中的表。在这篇文章中，我们将学习如何使用Pandas DataFrame进行行列选择和切片操作。

首先，让我们导入Pandas库并创建一个简单的DataFrame示例：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {
   
   '姓名': ['小明', '小红', '小刚'
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Python数据分析 2-4 DataFrame索引和切片 介绍DataFrame对象的索引和切片操作。
m0_65523585的博客
02-27 1053
pandas基础学习 全全全
数学建模之数据分析【七】：对Pandas DataFrame 进行切片
lmx1458070445的博客
08-22 1940
借助 Pandas，我们可以在 Dataframe 中执行切片。使用 Pandas Dataframe 进行切片iloc[] 是 Python 中提取特定数据子集的一种强大技术。该iloc[] 方法允许您根据行和列的整数位置来定位和提取它们。要使用 执行切片iloc[]，请指定要包含在切片数据框中的行和列索引。语法类似于传统的数组切片，对于 Python 用户来说非常直观。例如，df.iloc[1:5, 2:4]从数据框中提取第 2 至第 5 行和第 3 至第 4 列。创建 DataFrame。
python pandas dataframe 行列选择，切片操作
03-03
SQL中的select是根据列的名称来选取；Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。
pandas 行列切片
cuisidong1997的博客
06-30 1344
anacolumns=prsana.iloc[:,-9:].columns.tolist() anacolumns=[‘小区名称’]+anacolumns
pandas 行切片及行选择删除
cuisidong1997的博客
07-17 695
1、使用loc进行pandas行切片的方式 print(cell.loc[1:1]) print(cell.loc[[1,3,5],:]) 2、使用drop删除行，使用的序列为index序列 RTLhean.drop([i+1], inplace=True)
Pandas DataFrame切片操作
malingyu的专栏
08-28 1456
切片操作是指通过选择某个数据结构的一部分来创建一个新的数据结构的过程。在Pandas中，DataFrame是一个二维数据结构，类似于表格，可以通过切片操作来选择特定的行和列，以创建一个新的DataFrame。通过切片操作，我们可以轻松地选择DataFrame中的特定行和列，从而创建一个新的DataFrame。Pandas提供了灵活的切片操作语法，包括基于标签的loc方法和基于位置的iloc方法。熟练掌握这些切片操作的语法，对于处理和分析大型数据集非常有帮助。
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...
python pandas dataframe 行列选择,切片操作方法
01-20
Pandas则更为灵活，不但可根据列名称选取，还可以根据列所在的position（数字，在第几行第几列，注意pandas行列的position是从0开始）选取。相关函数如下： 1）loc，基于列label，可选取特定行（根据行index）； 2）...
掌握Python Pandas DataFrame的行列切片与选择技巧
在使用 DataFrame 进行数据操作时，经常需要进行行列的选择和切片操作，这一点对于数据分析人员来说是基础而核心的技能。 首先，我们来明确一下标题和描述中提到的几个核心概念： 1. Pandas：Pandas 是 Python 中...
Pandas(第九集：DataFrame切片操作)
MMF博客园
05-10 1894
Pandas(第九集：DataFrame切片操作)
python专题-pandas的切片操作
JeffffWang的博客
06-03 509
按标签切片 获取所有行和所有列：df 获取所有行和某些列：df.loc[: ,[col1_label,col2_label]] 获取某些行和所有列：df.loc[start_index:end_index] 获取某些行和某些列：df.loc[start_index:end_index ,[col1_label,col2_label]] 获取某个值：df.loc[index,col_label] 或 df.at[index,col_label] 按位置切片 获取所有行和所有列：df 获取所有行和某些列：d
dataframe按行遍历按列遍历，切片举例
dair6的博客
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dataframe按行遍历按列遍历，切片举例 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]],columns=['A','B','C']) a b c 0 1 2 3 1 4 5 6 1.按行遍历 （1） for indexs in df.index: print(df.loc[indexs]) df.iloc[indexs]和df.loc[indexs]输出结果相
【Pandas】行列切片、索引、添加、交换和删除操作
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09-07 2847
一、行操作 选择某一行 选择多行 增加行 交换行 删除行 二、列操作 更改列名 选择某一列 选择多列 增加列,如果对已有的列,则是赋值 交换两列的值 删除列
pandas中DataFrame格式进行切片操作
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02-21 861
这里的inplace表示再排序的时候是否生成一个新的dataframe 结构，ascending=true表示升序，默认也是升序；还有一点应该注意的是：对于缺省值，（Nan）排序的时候会把他排在末尾；取多个列也是同理的，注意里面是一个list的列表，不然会报错误；这是读取csv文件时默认的第一行索引。先取出多个列明，再按照列名进行取值；pandas获取指定的列和行。类似于python的切片操作。跟字典的操作有点类似；
python学习——pandas库的使用之series及DataFrame创建、查看、切片、运算
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Series与DataFrame的创建、索引、切片及运算
读取数据并用一个数据框变量df保存
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03-09 7017
（1）读取以下Excel表格的数据并用一个数据框变量df保存，数据内容如下所示。 import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_excel('test2.xlsx') print(df) （2）对df第3列、第4列进行切片，切片后得到一个新的数据框记为df1，并对df1利用自身的方法转换为Numpy数组Nt。 df1 = df.iloc[:,[2,3]] print(df1) df1 = df.iloc[:,[2,3]] print(df..
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05-09 5878
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。
Pandas基础02（DataFrame创建/索引/切片/属性/方法/层次化索引）
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01-25 1048
DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称，以字典的值（一个数组）作为每一列。同Series一样，若传入的列与字典的键不匹配，则相应的值为NaN。Pandas 的层次化索引（Hierarchical Indexing）允许在一个 DataFrame 或 Series 中使用多个索引级别。索引堆叠通常指的是对 DataFrame 或 Series 的 层次化索引（MultiIndex） 进行堆叠和展开操作。这种操作可以将数据的索引层级转换，或是将数据的多个层级组合成一个新的层级。（1）索引：先列后行。
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