Pandas基础知识：数据索引与选择

最新推荐文章于 2025-03-18 16:19:57 发布

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本文介绍了Pandas库在Python数据分析中的数据索引和选择操作，包括标签索引（.loc）、位置索引（.iloc）、布尔索引和函数式索引（.apply）。通过这些方法，可以高效地根据行、列名称、位置、条件或函数返回值来选择和处理DataFrame中的数据。

Pandas基础知识：数据索引与选择

Pandas是一个Python数据处理库，常用于数据分析和数据清洗。在Pandas中，数据可以以各种形式进行索引和选择。本文将介绍Pandas中的数据索引和选择操作，包括标签索引、位置索引、布尔索引和函数式索引。

标签索引

标签索引是指根据行、列的名称进行选择，并使用.loc方法进行操作。例如，下面的代码片段展示了如何通过标签索引选择DataFrame df中的一行和一列：

import pandas as pd

data = {
   
   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charl

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pandas 数据索引与选取

weixin_34049948的博客

06-18

120

我们对 DataFrame 进行选择，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。其对应使用的方法如下：一. 行，列 --> df[]二. 区域 --> df.loc[], df.iloc[], df.ix[]三. 单元格 --> df.at[], df.iat[] 下面开始练习： import numpy as np import pandas as pd ...

Python 数据处理 —— pandas 索引和选择

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pandas-索引和数据选择器

qq_14815199的博客

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1. 索引的不同选择 pandas支持三种类型的多轴选择器：.loc[] 、.iloc[] 、 [] .loc主要是基于标签的，但也可以与布尔数组一起使用。允许的输入是：单个标签，例如5或'a' 列表或标签数组。['a', 'b', 'c'] 带标签的切片对象'a':'f' 布尔数组一个callable带有一个参数的函数（调用Series或DataFrame）并返回有效的索引输出 .iloc是基于主要的整数位置（从0到length-1所述轴的），但也可以用布尔阵列使用。如果请求的...

快速认识Pandas的10大索引

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上一期文章已经向大家详细介绍了 Pandas 如何导入导出数据，那么接下来的技术文章我们将会把重点指向如何分析处理数据。

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weixin_45116749的博客

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pandas索引对象的用法及操作

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Hanscal

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CarveStone的博客

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通过分层索引，我们可以像处理二维数据一样，处理三维及以上的数据。分层索引（Multiple Index）是 Pandas 中非常重要的索引类型，它指的是在一个轴上拥有多个（即两个以上）索引层数，这使得我们可以用低维度的结构来处理更高维的数据。下面介绍几种创建分层索引的方式。索引（index）是 Pandas 的重要工具，通过索引可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数，这种选择数据的方式称为“子集选择”。索引可以加快数据访问的速度，它就好比数据的书签，通过它可以实现数据的快速查找。

【Python】数据分析.pandas.索引、重建索引、复合索引

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Python----数据分析-pandas.索引及复合索引目录：一、索引（index）二、重建索引（reindex）三、复合索引一、索引（index） pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据（比如轴名称等）。构建Series或DataFrame时，被作为索引的数组会被转换成一个Index： import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=(list

pandas小记：pandas索引和选择

皮皮blog

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http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/18012125 检索/选择索引选择时建议全部使用loc（尤其是修改df原本数据时），原因是最下面说的视图和显示拷贝。 dataframe列选择和Series一样，在DataFrame中的一列可以通过字典记法或属性来检索，返回Series： frame2[0]#选择第0列，最新版的好像...

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Pandas基础入门（8）Pandas索引和选择数据

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