python dataframe的索引

最新推荐文章于 2022-11-06 21:18:18 发布
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分类专栏： Python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/use_my_heart/article/details/52275007
本文介绍了使用Python的Pandas库进行数据操作时常见的索引和数据选取方法，包括df.loc[], df.iloc[]以及df.ix[]等混合索引方式。这些方法能够帮助开发者更高效地管理和操作数据。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

df.loc[index,columns]

df.iloc[i,j] 数值


df.ix[ ] 数值和字符都可以的混合索引

Python数据分析NumPy和pandas（十二、pandas的基本功能-对DataFrame索引数据）
FreedomLeo1的博客
10-23 1304
ser2 = pd.Series(np.arange(3.), index=["a", "b", "c"]) 用 ser2[-1] 进行索引数据，正常输出2.0，即这种情况下，-1表示输出倒数第一个。对于上面的Series对象ser，可以使用iloc来索引最后一个元素：ser.iloc[-1] 正常输出2.0，不会返回上面的错误。data.loc[["Colorado", "New York"]] 输出一个新DataFrame对象。表示从data对象的第0行到"Utah"所在的行，"two"表示取改列。
【数据分析学习笔记day12】 Pandas的索引操作+索引对象Index+Series索引+DataFrame索引+高级索引：标签、位置和混合+1. Series和DataFrame中的索引都是In
汪雯琦的博客
01-25 610
文章目录Pandas的索引操作索引对象Index1. Series和DataFrame中的索引都是Index对象2. 索引对象不可变，保证了数据的安全常见的Index种类Series索引1. index 指定行索引名2. 行索引3. 切片索引4. 不连续索引5. 布尔索引DataFrame索引1. columns 指定列索引名2. 列索引3. 不连续索引高级索引：标签、位置和混合1. loc 标签...
Python_dataframe索引
weixin_43210097的博客
09-08 6624
在绘制效率map图的时候，处理表格数据时刚好又用到了对于dataframe索引的语句，我每次都弄混了（捂脸），今天借这个机会刚好做一次梳理，也方便之后查取。文末会附上map图绘制的代码，作为附带补充吧。
Python_pandas不是熊猫(1)——DataFrame的几种索引操作
先说一下，就简单地写点儿氵文，不是博客，只是我的笔记本/工具书
03-27 1831
0.写在前面 pandas不是????熊猫！笔者才疏学浅，今儿才知道，python的pandas库，之所以叫pandas，不是因为pandas的作者喜欢熊猫，而是由三个单词组成的，至于哪三个，笔者留个彩蛋，大家自己查查???? 在本篇博客你将看到，pandas的DataFrame数据结构的几种索引操作 这是本例要用到的DataFrame： import pandas as pd import numpy a...
Python入门：Dataframe的索引模式
Precoder的博客
02-08 908
  这里我们用波士顿的房价数据集，看一下如何从excel文件中将数据读出到Dataframe中，以及如何索引Dataframe。DataFrame是Pandas库中处理表的数据结构，可看作是python中的类似数据库的操作，是Python数据挖掘中最常用的工具。 将excel文件中数据读入Dataframe中 from pandas import DataFrame import pandas as pd excelFile='D:\my_ML\housing.xlsx' df = pd.Data
Python Pandas库的DataFrame的索引
qq_40206060的博客
01-02 614
0引言 对DataFrame数据索引有三种方式：student[ ]，student.loc[ ]，student.iloc[ ]。本文先记录前两种，第三种以后补充。 1数据 构造一个有五行，列属性为[ ‘Age’ , ‘Height’ , ‘Name’ , ‘Sex’ , ‘Weight’ ]的student数据 import pandas as pd import numpy as np s...
Python Dataframe常见索引方式详解
09-16
主要介绍了Python Dataframe常见索引方式详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
python入门——DataFrame创建和索引
weixin_49249463的博客
11-06 1万+
DataFrame是Pandas中常用的数据结构，即表示矩阵的数据表，包含已排序的列集合，既有行索引又有列索引。使用前需先导入pandas(import pandas as pd)。
python基础教程：pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法
12-22
pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd.DataFrame( data=[[ 0, 0, 2, 5, 0],
python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行第几列的值方法
09-20
下面小编就为大家分享一篇python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行第几列的值方法，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按索引合并两个（或多个）DataFrame
weixin_46713695的博客
09-13 1万+
python按索引合并两个DataFrame
ix弃用如何替代？教你如何用loc或iloc实现DataFrame的位置、标签混合索引
爱乂乂的博客
09-20 5492
ix函数被弃用，但是有时候需要用到位置、标签同时索引的情况，很多这种情况是为了避免链式索引的，例如： 我想修改一个df的倒数第一行的第’id’列的值。 此时，倒数第一行，可以用iloc[-1,:]轻松取出来，但是在不用链式索引的情况下，如何取第’id’列呢？ >>>df1 = pd.DataFrame({'id': [3, 4, 1, 1], ...
Python索引index常用的8种操作
Python热爱者的博客
10-20 1万+
原始数据为 csv 文件。 data ''' date,temperature,humidity 07/01/21,95,50 07/02/21,94,55 07/03/21,94,56 ''' 一、读取时指定索引列 默认索引从0开始，可通过 index_col设置索引列。 import os os.chdir(r'C:\Users\111\Desktop') import pandas as pd import numpy as np # 指定时间索引 data = pd.read_csv('dat
Python 用Pandas读取数据中的行列索引，以及ix、loc、iloc的区别详解
qq_44825630的博客
12-17 1万+
Python 用Pandas读取数据中的行列索引，以及ix、loc、iloc的区别详解 首先用read_csv读取文件 import pandas as pd import numpy as np file_path = 'data.csv' data = pd.read_csv(file_path,encoding='utf-8',index_col='id',header=0) #inde...
python dataframe 索引和列名
聊伟的博客
08-03 2万+
数据框是frame,首先reset_index(drop=True)，会将index删除，但frame本身默认不会变化，，reset_index参数inplace默认为False.当reset_index(drop=False)时index会被还原为1列。 首先我们删除了index列，加上axis=1，删除全列，inplace=True，frame就地改变。 改变索引，还原为之前fra...
python dataframe 去重相同索引
RobbenEmi的专栏
12-18 5109
假如有个dataframe如下，这里需要去除第一个aa，保留最后一个aa 关键代码 # 如果你想保留第一个aa，那么keep就是first df.reset_index().drop_duplicates(subset='index', keep='first').set_index('index') 结果如下： ...
pandas.dataframe中根据条件获取元素所在的位置（索引）
热门推荐
fly_Xiaoma的博客
03-29 3万+
在dataframe中根据一定的条件，得到符合要求的某行元素所在的位置。 代码如下所示： df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.BoolCol==3)&(df.att...
DataFrame设置索引，以及索引的相关用法
qq_36950604的博客
01-07 5052
1. 设置索引 法一：data.index = [列表] 法二：data.set_index( ['columns'], inplace = True ) 法三：在读取时设置，data = pd.read_csv(filename, index_col = ['columns']) or data = pd.read_csv(filename, index_co...
Python dataframe 索引
最新发布
05-21
### Python Pandas DataFrame 索引使用方法 在Python中，`pandas.DataFrame` 是一种非常强大的二维表格数据结构。通过索引可以方便地访问、修改和操作数据。以下是关于 `DataFrame` 中索引的一些常见操作及其示例。 #### 设置索引 可以通过 `set_index()` 方法将某列设为索引： ```python import pandas as pd data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Max'], 'Age': [28, 32, 45], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']} df = pd.DataFrame(data) print("原始DataFrame:") print(df) print("=" * 30) # 将'Name'列设置为索引 df.set_index('Name', inplace=True) print("设置索引后的DataFrame:") print(df) ``` 此代码展示了如何将 `'Name'` 列转换为行索引[^1]。 --- #### 访问特定行的数据 (基于标签) 如果已经设置了自定义索引，则可以直接通过 `.loc[]` 来按索引名称获取指定行的数据： ```python row_data = df.loc['Emma'] print(row_data) ``` 这里使用了 `.loc[]` 进行基于标签的定位[^4]。 --- #### 多重条件筛选 除了单个索引外，还可以组合多个条件来过滤数据框中的记录： ```python filtered_df = df[(df.index == 'John') | (df['Age'] > 30)] print(filtered_df) ``` 这段程序实现了对满足一定逻辑关系项的选择[^3]。 --- #### 修改现有索引 有时可能需要重新调整当前存在的索引或者创建新的层次化索引（MultiIndex），这同样能够借助于内置函数完成。 例如下面的例子演示了怎样构建一个多级索引表： ```python arrays = [['bar', 'bar', 'baz', 'baz', 'foo', 'foo'], ['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two']] tuples = list(zip(*arrays)) index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['first', 'second']) multi_level_df = pd.DataFrame({'A': range(6)}, index=index) print(multi_level_df) ``` 以上脚本生成了一个具有双重分类依据的新数据集[^2]。 --- #### 返回DataFrame类型的单一列 当仅需提取某一字段而又希望保持其结果仍属于整个框架的一部分而非序列时，可采用如下方式实现这一点： ```python single_column_as_dataframe = df[['City']] print(single_column_as_dataframe) ``` 它强调即使只请求了一条信息也依旧维持着完整的格式呈现[^3]。 ---
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