Pandas：loc iloc ix用法

参考:Pandas中关于 loc \ iloc \ ix 用法的理解相同点使用形式都是 df.xxx[ para1 , para2 ] #xxx表示loc iloc ix#df表示一个DataFrame实例含义是从data提取指定行列的值,其中哪几行用para1声明,哪几列用para2声明,para1与para2的组织形式相同,一般用到的形式为以下4种: #para1取不同值时的行选取,para2取这样值时则为相应的列选取 : 所有行 0:2 第1.2行,下标为0.1 7:9 第8.9行,…

Pandas的 loc iloc ix 区别

先看代码: In [46]: import pandas as pd In [47]: data = [[1,2,3],[4,5,6]] In [48]: index = [0,1] In [49]: columns=['a','b','c'] In [50]: df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns) In [51]: df Out[51]: a b c 0 1 2 3 1 4 5 6 1. loc--通过行标签索引行…

pandas 定位 loc,iloc,ix

In [114]: df Out[114]: A B C D 2018-06-30 0.318501 0.613145 0.485612 0.918663 2018-07-31 0.614796 0.711491 0.503203 0.170298 2018-08-31 0.530939 0.173830 0.264867 0.181273 2018-09-30 0.009428 0.622133 0.933908 0.813617 2018-10-31 0.126368 0.981736 0.…

pandas的loc, iloc, ix的操作

参考: https://blog.csdn.net/xw_classmate/article/details/51333646 1. loc——通过行标签索引行数据 2. iloc——通过行号获取行数据 3. ix——结合前两种的混合索引…

Pandas之loc\iloc\ix

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pandas DataFrame的查询方法（loc,iloc,at,iat,ix的用法和区别）

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列,如下: 接下来,介绍下各个函数的用法: 1.loc函数愿意看…

pandas中df.ix, df.loc, df.iloc 的使用场景以及区别

pandas中df.ix, df.loc, df.iloc 的使用场景以及区别: https://stackoverflow.com/questions/31593201/pandas-iloc-vs-ix-vs-loc-explanation # Note: in pandas version 0.20.0 and above, ix is deprecated and the use of loc and iloc is encouraged instead. # First, a reca…

python pandas 中 loc & iloc 用法区别

转自:https://blog.csdn.net/qq_21840201/article/details/80725433 ### 随机生DataFrame 类型数据import pandas as pdimport numpy as npframe = pd.DataFrame(np.random.rand(4,4),index=list('abcd'),columns=list('ABCD'))frame A B C Da 0.560094 0.352686 0.954100 0.9262…

pandas 选取数据修改数据 loc iloc []

pandas选取数据可以通过 loc iloc [] 来选取使用loc选取某几列: user_fans_df = sample_data.loc[:,['uid','fans_count']] 使用[] 来选取列 reader_login_freq_df = sample_data[['reader_uid','reader_login_freq','reader_age']] []选取,应该是返回了元数据的一份视图,本质上应该没有新生成一份数据. loc应该是又返回了一份新的数据…

loc() iloc() at() iat()函数

1 四个函数都是用于dataframe的定位 []用于直接定位. loc()函数是用真实索引,iloc()函数是用索引序号. loc()函数切片是左闭右闭,iloc()函数切片是左闭右开. at(),iat()的关系同上. import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4), columns=list('ABCD'), index=list('abcdef')) print(df)…

python pandas.DataFrame .loc，.iloc，.ix 用法

refer to: http://www.cnblogs.com/harvey888/p/6006200.html…

pandas中Dataframe的查询方法（[], loc, iloc, at, iat, ix）

数据介绍先随机生成一组数据: import pandas as pd import numpy as np state = ['Ohio', 'Ohio', 'Ohio', 'Nevada', 'Nevada'] year = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004] pop = [1.3, 1.4, 1.6, 4.5, 2.7] frame = pd.DataFrame({'state': state, 'year': year, 'pop': pop}) print(f…

Pandas中关于 loc \ iloc 用法的理解

转载至:https://blog.csdn.net/w_weiying/article/details/81411257 loc函数:通过行索引 "Index" 中的具体值来取行数据(如取"Index"为"A"的行) iloc函数:通过行号来取行数据(如取第二行的数据) 本文给出loc.iloc常见的五种用法,并附上详细代码. 1. 利用loc.iloc提取行数据 import numpy as np import pandas as pd #创…

学习笔记6—pandas中ix,loc,iloc有什么区别？

直接看例子: >>> data = pd.Series(np.arange(10), index=[49,48,47,46,45, 1, 2, 3, 4, 5]) >>> data 49 0 48 1 47 2 46 3 45 4 1 5 2 6 3 7 4 8 5 9 dtype: int64 >>> data.iloc[:3] 49 0 48 1 47 2 dtype: int64 >>> data.loc[:3] 49 0 48…

pandas (loc、iloc、ix)的区别

loc:通过行标签索引数据 iloc:通过行号索引行数据 ix:通过行标签或行号索引数据(基于loc和iloc的混合) 使用loc.iloc.ix索引第一行数据: loc: iloc: ix:…

dateframe_loc.iloc.ix

import pandas as pddf=pd.DataFrame({ "a":[1,2,3], "b":[4,5,6], "c":[7,8,9]}) a b c0 1 2 31 4 5 62 7 8 9 df1=df['a'] #<class 'pandas.core.series.Series'> df2=df[['a','b']] #<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>#ser…

loc iloc函数的区别

import pandas as pd data1 = pd.read_excel(r"G:\Python\example1.xlsx") loc 用行列标签,iloc用数字索引.严格遵守使用规则,那么索引将很容易. data1 .dataframe thead tr:only-child th { text-align: right; } .dataframe thead th { text-align: left; } .dataframe tbody tr th { vertic…

pandas模块的基本用法

一.读取文件 import pandas as pd data = pd.read_csv("F:\\ml\\机器学习\\01\\score.csv") #一般读取的是csv文件,就是以逗号形式分隔开的文件 print(data) #显示data的值 """name a b c d e 0 hyan 90 69 23.0 35 134 1 ytt 34 45 24.0 35 14 2 hy 34 56 67.0 69 26 3 cz 35 84 94.0…

Pandas 数据处理 | Datetime 在 Pandas 中的一些用法！

Datatime 是 Python 中一种时间数据类型,对于不同时间格式之间的转换是比较方便的,而在 Pandas 中也同样支持 DataTime 数据机制,可以借助它实现许多有用的功能,例如 1,函数to_datetime() 将数据列表中的 Series 列转化为 datetime 类型, #Convert the type to datetime apple.Date = pd.to_datetime(apple.Date) apple['Date'].head() # 0 2014-07…

python进行数据清理之pandas中的drop用法

好久好久没有更新博客了,之前自学的估计也都忘记差不多了.由于毕业选择从事的行业与自己的兴趣爱好完全两条路,心情也难过了很久,既然入职了就要好好干,仍要保持自己的兴趣,利用业余时间重拾之前的乐趣. 从基本的数据清理学起吧讲一下drop函数的用法删除表中的某一行或者某一列更明智的方法是使用drop,它不改变原有的df中的数据,而是可选择性的返回另一个dataframe来存放删除后的数据. 删除无效项 df[df.isnull()] #返回的是个true或false的Series对象(掩码对象),…

pandas中Timestamp类用法讲解

由于网上关于Timestamp类的资料比较少,而且官网上面介绍的很模糊,本文只是对如何创建Timestamp类对象进行简要介绍,详情请读者自行查阅文档. 以下有两种方式可以创建一个Timestamp对象: 1. Timestamp()的构造方法 import pandas as pd from datetime import datetime as dt p1=pd.Timestamp(2017,6,19) p2=pd.Timestamp(dt(2017,6,19,hour=9,minute=1…

pandas中.value_counts()的用法

原文链接:https://www.jianshu.com/p/f773b4b82c66 value_counts()是一种查看表格某列中有多少个不同值的快捷方法,并计算每个不同值有在该列中有多少重复值.value_counts()是Series拥有的方法,一般在DataFrame中使用时,需要指定对哪一列或行使用,该函数返回的也是Series类型,且index为该列的不同值,values为不同值的个数 import pandas as pd import numpy as np filepath…

pandas关于其他merge用法(df1的的列索引和df2的行索引对应时候的)

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Pandas常用功能总结

1.读取.csv文件 df2 = pd.read_csv('beijingsale.csv', encoding='gb2312',index_col='id',sep='\t',header=None) 参数解析见:https://www.cnblogs.com/datablog/p/6127000.html index_col用于指定用作行索引的列编号或者列名,sep用于指定文件的分隔符(默认是以,作为分隔符),header=None 不用文件的的第一行作为列索引文件读取之后生成的是一个D…

pandas 练习

from pandas import Series, DataFrame # Series接收list或dict作为一维数据 #两个属性:values, index #① s1 = Series([4,7,-5,3]) print(s1.values) #值 print(s1.index) #序列号 s1.index = ['a','b','c','d'] print(s1) #② s2 = Series({'Ohio': 35000, 'Texas': 71000, 'Oregon': 160…

Python之Pandas知识点

很多人都分不清Numpy,Scipy,pandas三个库的区别. 在这里简单分别一下: NumPy:数学计算库,以矩阵为基础的数学计算模块,包括基本的四则运行,方程式以及其他方面的计算什么的,纯数学: SciPy :科学计算库,有一些高阶抽象和物理模型,在NumPy基础上,封装了一层,没有那么纯数学,提供方法直接计算结果: 比如: 做个傅立叶变换,这是纯数学的,用Numpy: 做个滤波器,这属于信号处理模型了,用Scipy. Pandas:提供名为DataFrame的数据结构,比较契合统计分析中…