pandas取出特定行列数据

最新推荐文章于 2025-03-12 18:09:53 发布
原创 最新推荐文章于 2025-03-12 18:09:53 发布 · 4.8k 阅读 · 4 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#python

pandas取出特定行列数据


类似numpy的用法，但不一样，

    data = pd.read_csv('train.csv',encoding='big5')
    data = data.iloc[1:, 4:]

左边的1:，代表取出第一行至最后一行。
右边的``4:```, 代表取出第四列至最后一列。

所以 iloc是重点。emm

【Pandas】根据条件对指定列和行做数据提取
qq_35546148的博客
08-23 1157
先根据条件筛选出对应的行数据，再从获取到的数据中提取指定的字段。根据条件筛选了指定行数据后，提取需要的字段列，其余字段不展示（先提取行再提取列的原因在于：有的字段需要作为筛选条件，但我最终又不想让这个字段返回出来，故先以完整的列做筛选，再对提取后的行数据过滤列）因为pandas的loc和iloc只能根据表格的index索引和ABCD字段名索引过滤，所以我的方案是先获取所有字段列，过滤指定字段的时候拿到他们的下标，最后用iloc指定列索引去过滤。
pandas的行列获取/pandas iloc和loc的使用/如何获取pandas的行和列
Roxlu7的博客
12-03 6296
参考的书籍在线版链接：利用 Python 进行数据分析 · 第 2 版当你看完1-5的内容再来看这个表，用于以后的查询。切片时，loc包含两端点，左闭右闭；iloc不包含结束点，左闭右开“:”表示行（列）切片的意思，行开始点:行结束点。当只获取行的时候，列可以省略当只获取列的时候，行不能省略，可以写作loc[ : , 列索引]，意思是所有行都选中 year state pop debt
Pandas读取某列、某行数据——loc、iloc用法总结
热门推荐
Bigboss7的博客
07-09 40万+
实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。 目录 1.loc方法 （1）读取第二行的值 （2）读取第二列的值 （3）同时读取某行某列 （4）读取DataFrame的某个区域 （5）根据条件读取 （6）也可以进行切片操作 2.iloc方法 （1）读取第二行的值 （2）读取第二行的值 （3）同时读取某行某列 （4）进行切片操作 loc：通过行、列的名称或标签来索引 iloc：通过行、列的索引位置来寻找数据 ..
Python使用总结之pandas如何读取excel的某行或者某列
载_酒i
07-26 4834
使用 pandas 读取特定行或列的数据非常方便，常用的方法包括直接使用列名、loc和iloc方法。通过这些方法，我们可以灵活地访问和操作 DataFrame 中的任意部分数据。希望这些内容对您有所帮助，如果您有任何问题或建议，欢迎在评论区留言！
【pandas】Python读取DataFrame的某行或某列
想当运维的程序猿
04-23 1万+
行索引()：对应最左边那一竖列列索引()：对应最上面那一横行Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array.（通过标签或布尔数组访问一组行和列）Purely integer-location based indexing for selection by position.（按位置进行索引选择）
pandas获取指定数据的行和列
CDA数据分析师
12-18 3638
在使用Pandas库进行数据分析时，高效地获取DataFrame中指定的行和列是至关重要的一项技能。Pandas提供了多种方法来满足这一需求，其中loc和iloc索引器是最常用且功能强大的工具。本文将详细介绍如何使用这些方法，并通过示例代码展示其实际应用。
Python大数据之pandas快速入门(二)_python提取指定行内容
2401_87368884的博客
09-22 1717
能够知道 DataFrame 和 Series 数据结构能够加载 csv 和 tsv 数据集能够区分 DataFrame 的行列标签和行列位置编号能够获取 DataFrame 指定行列的数据loc。
精选资源
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）...
36~ pandas读取
lzmlc0109的博客
10-08 861
由于pandas使用openpyxl或xlwings库读写excel文件，因此openpyxl和xlwings必须安装一个pandas是一个开放源码，可以从各种文件格式（excel，csv，json，数据库SQL等）中导入数据，导出数据。pandas衍生自术语“panel data” 面板数据Pandas库使用Numpy库提供高性能的矩阵运算, 安装Pandas库时，Numpy库将自动安装。pandas的数据类型主要是Series类（一维数据系列）和DataFrame类（二维数据表）
（讲解+实例）带你熟悉Python中的数据分析库Pandas
nine_mink的博客
03-07 3218
pandas模块简介 pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。 Pandas中常见的数据结构有两种： Series DateFrame 类似一维数组的对象 类似多维数组/表格数组；每列数据可以是不同的类型；索引包括列索引和行索引。 Series 构建Series：ser_...
pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据
09-20
主要介绍了pandas数据处理基础之筛选指定行或者指定列的数据的相关资料,需要的朋友可以参考下
pandas 选择某几列的方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇pandas 选择某几列的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
Python大数据之pandas快速入门(二)
Maynor的博客
09-27 3339
能够知道 DataFrame 和 Series 数据结构能够加载 csv 和 tsv 数据集能够区分 DataFrame 的行列标签和行列位置编号能够获取 DataFrame 指定行列的数据locilocloc和iloc的切片操作[]
终于知道pandas如何提取某行某列的值了
sumoyan1010的博客
02-25 1万+
一、问题： 最近使用pandas来获取数据库的数值，但打印窗口发现，数值处一直显示有index索引，而我只想提取截图处id下的一个值“25833”，为此尝试了很多方法 二、尝试的方法，都失败了： 使用iloc来提取对应的数据，但是控制台输出的数据还是显示有索引，问题没解决。 第一个方法失败了，我又开始尝试第二种方法。就是将df数据使用不带索引的方式存到表格里，然后再读取表格，最后发现自己太天真了，读取回来的数据还是有索引。 三、最后在同事的帮助下，终于解决了，原来这么
pandas获取指定的列和行
weixin_38859557的博客
07-09 17万+
house_info = pd.read_csv('house_info.csv')1：取行的操作：house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作2：取列操作：house_info['price']  这是读取csv文件时默认的第一行索引3：取两列house_info[['price',tradetypename']] 取多个列也是同理的，注意里面是一个list的列表，不然会报...
python数据分析--pandas读取数据--按行和列提取数据
何以笙箫默
03-12 2491
python数据分析-使用pandas库来灵活读取数据
Pandas读取某列、某行数据——loc、iloc区别
weixin_56054625的博客
09-13 1011
名称或标签位置首先，我们先创建一个DataFrame生成数据。
pandas学习笔记--取表格中特定行或列或特定位置元素
sunmingyang1987的博客
12-15 5218
先生成一个演示dataframe： df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,5),columns=["A","B","C","D","E"],index=["a","b","c","d","e"]) df 取前两行： df[0:2] 取后两行 df[-2:] 取倒数第二行： df[-2:-1] 取第2到第3列元素： dataframe相当于一个二维矩...
DataFrame取出行列
最新发布
08-08
在 Pandas 中，从 `DataFrame` 中选取特定的行和列可以通过多种方式进行，具体取决于选取的条件和索引方式。以下是几种常用的方法： ### 使用 `loc` 进行标签索引 `loc` 方法可以通过行和列的标签进行选取。例如，选取特定的行和列范围： ```python # 选取行标签为 'row0' 和 'row1'，列标签为 'A' 和 'B' 的数据 selected_data = df1.loc['row0':'row1', ['A', 'B']] ``` 此方法适用于明确知道行和列的标签名称的情况。 ### 使用 `iloc` 进行位置索引 `iloc` 方法通过数字索引选取特定位置的数据。例如： ```python # 选取前两行和前两列 selected_data = df1.iloc[0:2, 0:2] ``` 此方法适用于按数据位置选取数据，而不是标签名称。 ### 使用 `ix` 进行混合索引 `ix` 方法结合了标签和数字索引的功能，可以灵活地选取数据： ```python # 选取第0行到第1行，列标签为 'A' 到 'B' 的数据 selected_data = df1.ix[0:2, 'A':'B'] ``` 需要注意的是，`ix` 在较新版本的 Pandas 中已被弃用，建议优先使用 `loc` 或 `iloc`。 ### 通过条件筛选选取特定行 可以通过条件筛选来选取特定的行。例如，选取某一列中包含特定值的行： ```python # 选取 'A' 列中值为 1 的所有行 selected_data = df1[df1['A'].isin([1])] ``` 也可以通过取反操作选取不包含特定值的行： ```python # 选取 'A' 列中值不为 1 的所有行 selected_data = df1[~df1['A'].isin([1])] ``` ### 选取特定的行列组合 若需从 `DataFrame` 中选取特定的几列组成新的 `DataFrame`，可以直接通过列名列表进行选取： ```python # 选取 'name', 'lng', 'lat' 三列组成新的 DataFrame new_df = df1[['name', 'lng', 'lat']] ``` 这种方法适用于从原始数据中提取部分列以构建新的数据集。 ### 相关问题
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值