pandas抽取行列数据

最新推荐文章于 2025-05-22 09:06:46 发布

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最新推荐文章于 2025-05-22 09:06:46 发布 · 4.5k 阅读

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#python #pandas #行列

源于： 执行类代码 – ExcelExtractionClass.py – 函数contact_excel

取行和列的几种常用方式：

data[ 列名 ]： 取单列或多列，不能用连续方式取，也不能用于取行。
data.列名： 只用于取单列，不能用于行。
data[ i:j ]： 用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行，不能用于列的选取。
data.loc[行名,列名]： 用对象的.loc[]方法实现各种取数据方式。
data.iloc[行下标,列下标]： 用对象的.iloc[]方法实现各种取数据方式。

首先生成一个DataFrame对象：

import pandas as pd
score = [[34,67,87],[68,98,58],[75,73,86],[94,59,81]]
name = ['小新','小红','小李']
course = ['语文','数学','英语'

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Python打卡第二天——Pandas简介数据类型及数据处理

m0_45434809的博客

02-19

1274

1、DataFrame：二维的表格型数据结构,可以理解为Series的容器，通俗地说，就是可以把Series放到DataFrame里面，它是一种二维表格型数据的结构，既有行索引，也有列索引。在 agg()函数里应用聚合函数计算结果，如 sum()、mean()、count()、max()、min()等，用于对每个分组进行聚合计算。Pandas作为Python数据分析的核心包，提供了大量的数据分析函数，可以用于数据处理、数据抽取、数据集成、数据计算等基本的数据分析手段。先分组：根据某列数据的值进行分组。

Pandas与Numpy的数据分析进阶题

LittleComputerRobot的博客

01-24

1367

Pandas与Numpy的数据分析进阶题

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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

pandas DataFrame数据取出两列

niubiqigai的博客

10-26

6894

pandas DataFrame数据取出两列最常用的是以下两种方式最常用的是以下两种方式 df = pd.DataFrame(df,columns=['feater','predict']) # 或 df = df[['feater', 'predict']]

Pandas数据框中选择多列的方法

最新发布

qq_29715355的博客

05-22

319

在数据处理和分析中，经常需要从数据框中选择特定的列。Pandas是Python中用于数据处理和分析的强大库，它提供了多种方法来选择数据框中的列。理解这些方法对于高效处理数据至关重要。

pandas中处理两列数据

weixin_43351935的博客

01-13

5002

找到两列中相通的字符找出这两列中相同的字符 1、读取数据为dataframe个格式 2.查看是否有空值 3、将两列数据转化为小写字母。使用lower()函数 import numpy as np from numpy import nan as NA df1['S_brand']=df1.brandName.apply(lambda x : x.lower() if not pd.isnull...

pandas提取某两列的值_两列数据提取重复值，用WPS就非常简单

weixin_39593961的博客

12-19

1818

昨天有粉丝在后台留言，如何在不同的两列数据当中找出重复的数据。作为有问必答的小编，当然会进行解答。今天我们来学习下如何解决这个问题。首先我们模拟下源数据：一般来说我们是用Microsoft office来解决问题，不过特殊问题有特殊方法来解决。WPS是国产办公软件之王，拥有很多实用功能，针对重复值提取和唯一值提取非常方便、便捷。遇到问题，我们要省时省力的解决，不要拘泥于一法，请记住效率至...

pandas DataFrame怎么取出两列数据？

黄佳俊的博客

04-21

6261

#方法一： df = pd.DataFrame(df,columns=['feater','predict']) #方法二： df = df[['feater', 'predict']]

（五）Pandas数据重塑学习简要笔记 #Python #CDA学习打卡

weixin_42346952的博客

04-11

769

本文介绍了数据重塑的6种方法（堆叠stack、拆堆unstack、透视pivot、融合melt、透视表pivot table、交叉表crosstab）。

python量化交易pandas中的用途

jiawnxiejiawn的博客

05-06

804

Pandas 提供了一些方法来支持数据可视化和交互式应用，例如 plot()、bar()、scatter()、hist()、boxplot()、heatmap()、dashboards 等。Pandas 提供了一些方法来支持数据可视化和报表生成，例如 plot()、hist()、boxplot()、scatter_matrix()、to_excel() 等。Pandas 提供了一些方法来支持数据转换和归一化，例如 apply()、map()、replace()、fillna()、dropna() 等。

pandas读取EXCEL列名重复问题解决——pandas设置多行为列名（多层列名）

whitedrogen的博客

02-24

4821

在python中使用pandas读取Excel数据，重复数据被区分了，如何做到重复数据不被区分？核心思路：header= int list

dataframe drop_数据分析利器 pandas 系列教程（二）：强大的 DataFrame

weixin_39609650的博客

11-20

334

月小水长且行且编码在上一篇文章数据分析利器 pandas 系列教程(一)：从 Series 说起中：详细介绍了 pandas 基础数据结构 Series，今天说说另一种数据结构 DataFrame。dataframe 是表格型的数据结构，由一组有序的列组成，可以看成是由 Series 组成的字典，举个例子：/namesexcoursegrade0Bobmalemath991Alic...

pandas中c列值取决于 a,b两列

Buevara的博客

05-14

584

pandas判断df中某个值是否为空正确使用： pd.notnull(s.iloc[1,1]) 错误方法： 1. s.iloc[1,1].empty 2.s.iloc[1,1].isnull() 3.s.iloc[1,1]==np.nan pandas中c列值取决于 a,b两列例子中 bb列取决于 cc和a这两列 deo = pd.DataFrame({"a":[1,2,3,np.nan,5],"bb":[0,0,0,0,0], "cc":[22,22,22,22,22]}) deo.head()

python pandas 拿取表格中两个列_pandas处理Excel表格的基础应用

weixin_39864682的博客

11-19

1882

相信各位工作中也遇到过很多表格的处理过程，每天都是同样的文件，同样的处理方式，日复一日，年复一年，也就产生了疲惫感，如果这个文件你每天需要操作很多步骤，这些步骤固定又规范，但是需要你花费大量的时间，那么，你可以考虑下使用代码进行处理下数据，轻松运行，快速处理，你等着拿结果就行了。那么今天就给大家讲一下python的pandas库使用Excel中的Vlookup公式处理数据。如下表格一：一个和直通车...

盘点使用Pandas解决问题：对比两列数据取最大值的5个方法

pdcfighting的博客

03-07

8636

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”，进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤近寒食雨草萋萋，著麦苗风柳映堤。大家好，我是Python进阶者。一、前言前...

python读取excel中指定两列数据，每列生成一个数组

weixin_35752122的博客

01-04

4532

在 python 中，我们可以使用 Pandas 这个库来读取 Excel 文件。以下是一个示例，假设你想要读取 "test.xlsx" 这个文件中的第一列和第二列： import pandas as pd# 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('test.xlsx') # 获取第一列数据，并转化为数组 column1 = df['第一列的名称'].values #...

读取Excel的两列数据，并用于输出

weixin_35756892的博客

02-14

571

如果想读取Excel的两列数据并进行输出，可以使用Python库中的pandas。下面是一个示例代码： import pandas as pd# 读取Excel文件 df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') # 读取两列数据 col1 = df['列1名称'] col2 = df['列2名称'] # 输出两列数据 print(col1) print(col2) ...

Pandas库：从入门到应用(二)--行列数据读写

NC_NE的博客

03-13

4445

Pandas 行列数据选取

pandas从dataframe中提取多列数据

weixin_44561414的博客

07-08

5133

dataframe提取数据

pandas将数据转化为列表

03-20

### 如何使用 Pandas 将 DataFrame 转换为 Python 列表在 Pandas 中，有多种方式可以将 `DataFrame` 转换为 Python 原生的列表形式。以下是几种常见的方法及其具体实现： #### 方法一：使用 `to_numpy()` 和 `.tolist()` 通过调用 `to_numpy()` 方法可将 `DataFrame` 转换为 NumPy 数组，再利用 `.tolist()` 方法将其进一步转换为嵌套列表的形式。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) list_from_to_numpy = df.to_numpy().tolist() print("列表 from to_numpy():", list_from_to_numpy) ``` 这种方法适用于希望保留原始二维结构的情况[^1]。 --- #### 方法二：使用 `values` 属性和 `.tolist()` `values` 是一种更传统的访问底层数据的方式，它返回的是一个 NumPy 数组表示的数据对象。随后可以通过 `.tolist()` 进一步转化为标准的 Python 列表。 ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) list_from_values = df.values.tolist() print("列表 from values:", list_from_values) ``` 此方法同样能够保持原表格中的行列关系不变[^2]。 --- #### 方法三：基于列名逐列提取并转成单维列表如果只需要某些特定列的内容作为单独的一维列表，则可以直接选取对应 Series 并应用其自身的 `.tolist()` 函数完成操作。 ```python col_A_as_list = df['A'].tolist() print("单一维度 A 列列表:", col_A_as_list) col_B_as_list = df['B'].tolist() print("单一维度 B 列列表:", col_B_as_list) ``` 这种方式适合于处理那些仅需关注某几项字段值而不关心整体布局的应用场景。 --- #### 总结说明上述三种途径各有侧重——当追求简洁高效时可以选择前两者；而针对精细化需求则推荐第三种做法即按需抽取目标信息形成简单线性序列。无论采取哪条路径都应考虑到实际业务逻辑以及后续计算环节可能带来的影响从而做出合理判断。