DataFrame的访问

最新推荐文章于 2025-04-14 09:39:20 发布
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分类专栏： Python数据分析 文章标签： python 数据分析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_40721183/article/details/109551644
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这篇博客介绍了如何在DataFrame中按行名和列名进行访问。'col'用于按行名读取，支持连续行的选取；'icol'则按行索引读取。而'['...']'用于按列名读取，但不支持按索引连续访问。注意，列名不能用索引直接访问，需要借助df.columns。

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使用Python访问Dataframe中的单个或多个数据列
持续更新
04-24 345
在Dataframe中，我们可以使用列名称或者列名称列表来访问单个或多个数据列。除了使用列名称之外，我们还可以使用iloc[]函数来通过列名称列表索引来访问数据列。需要注意的是，当我们访问多个数据列时，必须使用双层方括号。需要注意的是，在使用iloc[]函数时，我们需要指定行索引（即“:”表示所有行），并将列索引作为一个列表传递给函数。接下来，我们可以使用Dataframe的列名称来访问单个数据列。通过这些简单的方法，我们可以轻松地访问Dataframe中的单个或多个数据列，从而更加高效地处理和操纵数据。
pandas-DataFrame行列访问
MicoOu的博客
01-04 7717
目录1.DataFrame概念2.DataFrame行列访问2.1 访问一列，多列2.2 访问一行，多行2.3 访问某几行中的某几列2.4 访问某几列中的某几行2.5 如何获取单元格的值 1.DataFrame概念 DataFrame可以理解为是由一个或多个不同数据类型的Series组成，DataFrame的一列其实就是一个Series。 DataFrame包括三部分： index行索引 co...
DataFrame 遍历访问方法
六月闻君
10-24 540
遍历访问dataframe的5种方法，pandas版本是V2.0版。
高效访问 Pandas DataFrame 中满足特定条件的行
D0126_的博客
03-13 441
在使用 Pandas DataFrame 时，我们经常需要对其中的数据进行过滤，只选择满足特定条件的行。如果数据量很大，逐行遍历 DataFrame 的效率会很低。对于每个条件，我们可以创建一个布尔型的掩码数组，其中True表示满足条件，False表示不满足条件。然后，我们可以使用这些掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。
Dataframe 按照行访问数据
aoxue_bai的博客
08-17 1731
假设数据 data 是dataframe对象 arr = [[1,2,3][4,5,6]] data = pd.Dateframe(data = arr, colemns=["A","B"]) 实现按照行访问数据（不必对列"A"构建索引 ）： data.loc[data["A"] == 1]["B"] import pandas as pd arr = [[1,2,3][4,5,6]]...
Pandas的DataFrame的访问操作总结（10）
qq_36622490的博客
11-15 1447
10. Pandas的DataFrame的访问 DataFrame是二维数据类型，每一列是Series，可以访问DataFrame的列再访问行，也可以用iloc、loc、at等属性来访问DataFrame。 10.1 []选择列 对DataFrame使用[]和对Series使用[]的结果不同，DataFrame使用了[]则是选择了一个字段所有数据即一列，而Series则是会得到某行的数据。 ...
Pandas数据类型-DataFrame之创建和访问
weixin_48668114的博客
08-07 2798
DataFrame之创建和访问
DataFrame访问数据
03-28
DataFrame中的数据可以通过多种方式进行访问。 1. 列访问 可以通过列名来访问DataFrame中的一列数据，例如df['列名']。 2. 行访问 可以通过行的索引来访问一行数据，例如df.loc['行索引']。 3. 切片访问 可以通过...
【pandas】DataFrame创建、访问的一些方法
m0_60048127的博客
06-11 1091
DataFrame：表格型的数据结构，含有一个组有序的列，每列可以是不同的值的类型。DataFrame既有行索引也有列索引，可以看做是由Series组成的字典。（我自己是将看成关系数据库的表格形式）DataFrame的构造函数： 使用列表创建（加column的index） 使用ndarray创建 使用字典创建 访问数据 按index访问数据： 按column访问数据： 找某一个值：...
R语言dataframe数据索引、访问: 使用中括号[]和列号索引访问dataframe数据的指定列
omhdxgb的博客
03-08 1780
R语言dataframe数据索引、访问: 使用中括号[]和列号索引访问dataframe数据的指定列
DataFrame数据值遍历访问方法
六月闻君
09-12 892
遍历查询或修改dataframe的元素值，通常使用loc和iloc函数实现定位元素，对比在遍历应用中，loc和iloc的使用方法和区别。
DataFrame的2种访问
2403_84491977的博客
09-18 354
在 Pandas 中，是一种非常常见的数据访问方式，用于从DataFrame中选择特定的列。这里的df代表一个DataFrame对象，而是你想要访问的列的名称。
访问DataFrame行列索引(index,columns)
缘 源 园
02-09 5621
读取文件 import pandas as pd movie= pd.read_csv('movie.csv') 提取列索引 columns = movie.columns columns #显示结果 Index(['Rank', 'Title', 'Genre', 'Description', 'Director', 'Actors', 'Year', 'Runtime (Minutes)', 'Rating', 'Votes', 'Revenue (Millions)', .
【Pandas】DataFrame 的数据访问方式
最新发布
彬彬侠的博客
04-14 383
在 Pandas 中，DataFrame 是用于存储和操作表格数据的主要数据结构。访问 DataFrame 中的数据有多种方式。按列访问：可以通过列名或点符号来访问单列数据。按行访问：使用 .loc[]（基于标签）和 .iloc[]（基于位置）来访问单行、多行或指定行和列。条件访问：通过布尔索引来筛选满足条件的行。修改数据：使用 .loc[] 或 .at[] 来修改 DataFrame 中的数据。DataFrame 提供了丰富的数据访问方式，能够灵活地对数据进行读取和操作。
dataframe对象访问框内的数据方式汇总
跬步Python股票数据量化分析
04-05 1208
dataframe对象访问框内的数据方式汇总 1.访问行 1）不能使用df[1]来访问第二行。df[数字]只能用来切片，当然可以使用df[1:2]获得第一行。不能使用df[1:1]。因为数字包前不包后。使用df[1:1获取的dataframe为空。 2）使用df.iloc(1)访问。 3）使用df.loc(索引值访问)。如果用循环的话，可以用df.loc(df.index[1])进行访问。...
DataFrame的loc，iloc访问方式
u011062044的博客
10-13 2356
print('列名为dishes_name行名为2,3,4,5,6的数据为：\n',detail.loc[2:6,'dishes_name'])print('列位置为1和3行位置为2,3,4,5,6的数据为：\n',detail.iloc[2:7,[1,3]])print('列名为order_id和dishes_name行名为2,3,4,5,6的数据为：\n',print('列位置为1和3行位置为3的数据为：\n',detail.iloc[3,[1,3]])
数据分析必备：一步步教你如何用Pandas做数据分析（4）
qq_45746668的博客
05-21 1125
DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构，用于表示二维表格型数据。 DataFrame 是一个表格型的数据结构，它含有一组有序的列，每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔型值）。
Python---数据分析(Pandas七:二维数组DataFrame中元素的索引与访问，其他常用方法)
weixin_64110589的博客
03-20 1319
在Pandas中，DataFrame是用于处理二维表格数据的核心结构。访问DataFrame中的元素主要通过标签索引（.loc）和位置索引（.iloc）。`.loc`允许你使用行和列的标签来选择数据，而`.iloc`则使用基于零的整数索引。此外，Pandas还提供了许多其他常用方法，如`.head()`和`.tail()`用于查看数据的头部和尾部，`.describe()`用于获取描述性统计信息，`.sort_values()`用于排序，`.groupby()`用于分组等，这些方法极大地简化了数据分析和处理
DataFrame多层索引创建及访问
bbaaa123的博客
09-20 1068
DataFrame多层索引创建及访问,包括使用pd.MultiIndex.from_arrays(),pd.MultiIndex.from_tuples(),pd.MultiIndex.from_product()详解高维索引创建,还包括高维索引的标准、切片、逐级访问方式
dataframe访问元素
03-04
### Pandas DataFrame 中访问元素的方法 #### 使用 `loc` 和 `iloc` 为了基于标签或位置索引来获取特定的数据，可以分别使用 `loc` 或者 `iloc` 方法。前者允许通过行和列的标签来选取数据，而后者则是依据整数...
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