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python

python visual studio pandas_pandas DataFrame索引行列的实现

發布時間:2025/3/15 python 23 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 python visual studio pandas_pandas DataFrame索引行列的实现 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

python版本: 3.6

pandas版本: 0.23.4

行索引

索引行有三種方法,分別是 loc iloc ix

import pandas as pd

import numpy as np

index = ["a", "b", "c", "d"]

data = np.random.randint(10, size=(4, 3))

df = pd.dataframe(data, index=index)

"""

0 1 2

a 9 7 1

b 0 0 7

c 2 6 5

d 8 2 5

"""

loc

loc通過行索引名字來確定行的

單行索引, 返回series對象

df.loc["a"]

"""

0 9

1 7

2 1

name: a, dtype: int64

"""

df.loc["b"]

"""

0 0

1 0

2 7

name: b, dtype: int64

"""

多行索引, 返回dataframe對象

df.loc[["a", "c"]]

"""

0 1 2

a 9 7 1

c 2 6 5

"""

iloc

通過行索引序號來確定行的

單行索引, 返回series對象

df.iloc[0]

"""

0 9

1 7

2 1

name: a, dtype: int64

"""

df.iloc[1]

"""

0 0

1 0

2 7

name: b, dtype: int64

"""

多行索引, 返回dataframe對象

df.iloc[[0, 2]]

"""

0 1 2

a 9 7 1

c 2 6 5

"""

ix(不建議使用)

通過行索引名字或序號來確定行的, 如果行索引 index 的類型為整型時, 使用 ix 方法索引時為按行索引名字進行索引, 如行索引名不存在則會報錯

index = [2, 3, 4, 5]

df = pd.dataframe(data, index=index)

"""

0 1 2

2 9 7 1

3 0 0 7

4 2 6 5

5 8 2 5

"""

df.ix[2]

"""

0 9

1 7

2 1

name: 2, dtype: int64

"""

# 提示信息

"""

.ix is deprecated. please use

.loc for label based indexing or

.iloc for positional indexing

"""

# 如果 index 為整數, 則不能按行索引號進行索引

df.ix[0]

"""

...

keyerror: 0

"""

列索引

索引行有兩種方法,分別是 . []

import pandas as pd

import numpy as np

columns = ["i", "ii", "iii"]

data = np.random.randint(10, size=(4, 3))

df = pd.dataframe(data, columns=columns)

"""

i ii iii

0 4 5 9

1 0 3 4

2 7 9 1

3 8 2 3

"""

通過 . 屬性直接獲取指定行, 返回series對象

df.i

"""

0 4

1 0

2 7

3 8

name: i, dtype: int64

"""

[]

單列索引, 返回dataframe對象

df[["i"]]

"""

i

0 4

1 0

2 7

3 8

"""

多列索引, 返回dataframe對象

df[["i", "ii"]]

"""

i ii

0 4 5

1 0 3

2 7 9

3 8 2

"""

同時索引行及列

通過指定索引名或切片方式進行索引

index = ["a", "f", "c", "h"]

columns = ["i", "ii", "iii"]

df = pd.dataframe(data, index=index, columns=columns)

"""

i ii iii

a 4 5 9

f 0 3 4

c 7 9 1

h 8 2 3

"""

loc

通過指定行及列索引名進行索引, 返回dataframe對象

df.loc[["a", "f"], ["ii", "iii"]]

"""

ii iii

a 5 9

f 3 4

"""

通過指定行及列索引名范圍進行索引(包含邊值), 返回dataframe對象

df.loc["a":"c", "ii":"iii"]

"""

ii iii

a 5 9

f 3 4

c 9 1

"""

iloc

通過指定行及列索引號進行索引, 返回dataframe對象

df.iloc[[0, 1], [1, 2]]

"""

ii iii

a 5 9

f 3 4

"""

通過指定行及列索引號范圍進行切片索引(左閉右開), 返回dataframe對象

df.iloc[:3, 1:3]

"""

ii iii

a 5 9

f 3 4

c 9 1

"""

ix(不建議使用)

通過指定行及列索引號范圍或名字范圍進行切片, 返回dataframe對象

df.ix["a":"c", "i":"iii"]

df.ix["a":"c", 1:3]

df.ix[:3, 1:3]

tips: 只有使用 iloc 或 ix 按索引號進行切片索引時才為左閉右開, 其余全閉

以上就是本文的全部內容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持萬仟網。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的python visual studio pandas_pandas DataFrame索引行列的实现的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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