DataFrame选取行或列

最新推荐文章于 2022-12-24 14:21:23 发布

weixin_34162228

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文章标签： scala 大数据

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DataFrame提取特定列的三种方法

loop_syntax648的博客

09-21

1万+

在处理数据分析和数据处理任务中，经常需要从DataFrame中提取特定的列数据进行进一步分析或处理。下面将介绍针对DataFrame提取特定列数据的三种常用方法，分别是使用列名、使用列索引和使用loc方法。以上就是DataFrame提取特定列数据的三种常用方法：使用列名、使用列索引和使用loc方法。根据实际需求，选择合适的方法可以更方便地获取特定列的数据进行进一步分析和处理。要提取特定列的数据，可以使用列名作为索引。除了使用列名，还可以使用列的索引来提取特定列的数据。方法三：使用loc方法。

Python DataFrame取行

www_djh的博客

01-14

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需要从dataframe：df.loc[df[‘Age’] > 20]中提取索引为0的行Series的‘name’值。注：该例子数据形式来自：https://www.python100.com/html/116332.html。注意：两种提取的区间有区别：按索引（号）提取的区间为：[0,1)根据行的index区间位置，必须先知道index区间，比较基础。示例1：提取索引名=‘1’的那一行，返回一个行Series。关注根据某列series的值区间，取行问题。注：还可以关系:~ 非。

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dataframe 如何选中某列的一行_带你领略pandas中多表之间如何处理

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但我们在处理Pandas多表数据时,我们需要将多个表之间进行表格的连接与合并,当连接完多表之后我们可能还需要对数据进行多重的索引,方便我们更快的找到数据,以及对数据进行做透视表,更加直观的去观察我们的数据,今天我们就围绕着数据合并以及数据重塑及透视表进行展开讲解,让我们去了解在Pandas中如何去这么操作数据。一、数据合并1、连接表, 在我们获得数据的时候可能数据并不完整,而我们需要...

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pandas选取特定行和列选取行 df= pd.read_csv('data.csv') df.loc[3:6] # 选取多行选取列 data = df['column_name'] # 按照指定列名选取 data = df[['column_name1', 'column_name2']] # 取多列 data = df.iloc[:, 0:5] # 按位置取某几列取指定某行某列的元素 # 取指定第2行第3列的元素 data = df.loc[2][3] ......

pandas 选择某几列的方法

12-24

如下所示： col_n = ['名称','收盘价','日期'] a = pd.DataFrame(df,columns = col_n) 以上这篇pandas 选择某几列的方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。您可能感兴趣的文章:根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法pandas系列之DataFrame 行列数据筛选实例pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例python中pandas.DataFrame对行与列求和及添加新行与列示例python pa

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屎山搬运工

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原始数据：实现代码： object avgAge { def main(args:Array[String]): Unit = { def FILE_NAME: String = "avgAge_results" val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyFirstSpark")

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spark dataframe派生于RDD类，但是提供了非常强大的数据操作功能。当然主要对类SQL的支持。在实际工作中会遇到这样的情况，主要是会进行两个数据集的筛选、合并，重新入库。首先加载数据集，然后在提取数据集的前几行过程中，才找到limit的函数。而合并就用到union函数，重新入库，就是registerTemple注册成表，再进行写入到HIVE中。

dataframe选取某一列