python中处理和分析数据几乎离不开pandas包中的DataFrame，而其中的有些用法我一直很容易弄混，主要是对行和列的处理的顺序，以及axis处理方向的理解。因此现在写下此文，以加深自己的记忆，也希望能帮助到有需要的人。 文章目录行与列取列、取行、取值axisnumpy或者其它二维数组的“行”、“列”叮 行与列取列、取行、取值首先是较简单的取值，取值这里可以分为取列，取行，以及取某些区域或
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2023-08-31 07:30:41
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# 如何在Python中取DataFrame的行
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能够帮助刚入行的小白学习如何在Python中取DataFrame的行。在这篇文章中，我将详细介绍整个流程，并提供代码示例和注释，以确保你能够轻松理解并实现这一功能。
## 流程概述
在开始之前，让我们先了解一下整个流程的步骤。以下是你需要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-07-22 03:42:43
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DataFrame获取指定行、列 假设有表df如上图取列取列A： 取多列,如取列A、C：df=df[[“A”,“C”]] 取前两列：df=df[df.columns[0:2]]取行1.按索引取行 df=df.loc[[0,2]] 2.按位置取行 df=df.iloc[[0,2]] df=df.iloc[0:2]
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2023-07-14 14:06:56
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文章目录基本操作1.构建dataframe（1）创建2.对于大型的dataframe，head方法将只选出头部的五行；tail显示后几行3.指定列的顺序4.转置5.更换索引，查看列名行名6.读取csv文件7.将dataframe写入到csv文件中8.print特定行和列9.把dataframe或series转换成list10.添加一列11.提取符合特定条件的行，比如mask=1的行12.删除某行
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2023-08-10 10:55:50
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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。不得不赞叹dataframe的强大。具体示
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2023-08-27 19:58:30
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## Python取DataFrame行名
在进行数据分析和处理时，我们经常会遇到对DataFrame的行名进行操作的需求。DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一，它是一个表格型的数据结构，包含多个列，每个列可以是不同的数据类型。在实际应用中，我们经常需要根据行名来筛选、删除或修改行，本文将介绍如何使用Python来取得DataFrame的行名。
### DataFrame简
原创
2023-10-22 06:06:41
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# Python DataFrame取偶数行的实现方法
## 引言
在数据分析和处理过程中，经常会涉及到对数据进行筛选和处理的操作。对于Python开发者来说，使用DataFrame是一种非常常见和方便的数据结构。DataFrame是一个二维的表格型数据结构，类似于Excel中的表格。在实际的工作中，我们可能会遇到需要提取DataFrame中的偶数行的情况，本文将介绍如何使用Python实现这
原创
2023-12-10 14:31:01
209阅读
1. DataFrame的创建（1）手动创建df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[1,2,3]})
print(df)结果为：a b
0 1 1
1 2 2
2 3 3（2）用panda导入文件数据例如导入.csv类型的文件，导入之后直接变成了DataFrame类型的数据df = pd.read_csv('/file_path/file_name.c
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2023-08-17 14:56:45
1916阅读
怎样删除list中空字符？
最简单的方法：new_list = [ x for x in li if x != '' ]
这一部分主要学习pandas中基于前面两种数据结构的基本操作。设有DataFrame结果的数据a如下所示：
a b c
one 4 1 1
two 6 2 0
three 6 1
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2023-10-05 13:18:13
1162阅读
文章目录前言一、pandas是什么？二、Panda的安装和引入1.安装2引入pandas三、Series(Pandas的基本对象)1.Series的创建1.使用默认索引的示例：2.带索引参数的示例：2.常用的属性与方法A.获取数据，索引的值，以及每对索引和值键值对。B.根据索引获取单个数据，多个连续，不连续的数据3.遍历Series四、DataFrame(相当于多个Series)1.DataFr
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2023-12-05 17:04:23
443阅读
标题：如何使用Python获取DataFrame的特定行
摘要：本文将教会你如何使用Python中的pandas库来获取DataFrame中的特定行。通过一系列简单的步骤，你将学会如何使用合适的代码来处理数据，并得到你所需的结果。
## 目录
1. 引言
2. 准备工作
3. 获取DataFrame的特定行
- 步骤一：导入pandas库
- 步骤二：创建DataFrame
原创
2024-01-21 06:30:11
37阅读
# 如何实现“python dataframe 取全部行索引”
作为一名经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何在Python中使用DataFrame获取全部行索引。首先，让我们来看一下整个流程的步骤：
```mermaid
erDiagram
数据准备 --> 数据加载
数据加载 --> 数据查看
数据查看 --> 获取全部行索引
获取全部行索引 --> 输出结
原创
2024-04-13 07:13:10
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# 如何实现Python DataFrame取前3行
## 一、整体流程
下面是整个实现过程的步骤：
```mermaid
gantt
title Python DataFrame取前3行实现流程
section 确定数据集
理解需求: 2022-01-01, 2d
获取数据: 2022-01-03, 2d
section 处理数据
导入pan
原创
2024-04-18 04:56:01
60阅读
Pandas库既可以操作索引，也可以操作数据。 对索引的操作也是对数据的操作。数据的排序 1.sort_index()方法在指定的轴上根据索引进行排序，默认ascending=True即升序，默认在axis=0方向排序即纵向索引的排序。 Series.sort_value()方法在指定轴上根据数值进行排序，默认axis=0，ascending=True。对于DataFrame多了一个参数by :D
如果你在使用Python进行高性能计算，Numba提供的加速效果可以比肩原生的C/C++程序，只需要在函数上添加一行
@jit的装饰。它支持CPU和GPU，是数据科学家必不可少的编程利器。
之前的文章
PP鲁：计算机基础系列：源代码如何被计算机执行zhuanlan.zhihu.com
已经提到计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源
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2024-06-19 15:29:54
44阅读
# Python DataFrame按Index取行
在数据分析中，DataFrame是Python中常用的数据结构之一，它类似于Excel表格，可以方便地存储和处理数据。DataFrame具有行索引（index）和列索引（columns），我们可以根据索引来获取特定的行或列数据。本文将介绍如何使用Python中的DataFrame按Index取行数据。
## 创建DataFrame
首先，
原创
2024-02-23 03:34:54
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文章目录切片选择loc行筛选生成dataframe并写入csv根据不同分隔符、字符编码等读取csv，并更改列名写入excel读excel为DataFrame排序（降序）ipython中显示dataframe中全部的列与行设置去重类型转换添加一行merge更改某一列的名groupby 分组后进行筛选，并形成新的df对于时间的字段拆分处理更改DataFrame中列的顺序DataFrame一行行遍历二
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2023-08-22 21:15:45
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首先，python 多线程不能充分利用多核CPU的计算资源(只能共用一个CPU)，所以得用多进程。笔者从3.7亿数据的索引，取200多万的数据，从取数据到构造pandas dataframe总共大概用时14秒左右。每个分片用一个进程查询数据，最后拼接出完整的结果。由于返回的json数据量较大，每次100多万到200多万，如何快速根据json构造pandas 的dataframe是个问题 — 笔者测
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2023-10-05 19:48:31
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# 如何在Python中使用dataframe取前n行
## 1. 完整流程
下面是使用Python中pandas库的dataframe取前n行的完整流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入pandas库 |
| 2 | 读取数据到dataframe |
| 3 | 使用head()方法取前n行数据 |
## 2. 具体步骤
### 步骤1：导入pan
原创
2024-06-01 06:57:14
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## Python DataFrame 取最后一行
在处理数据分析和数据处理过程中，经常会用到Pandas库来操作DataFrame数据结构。DataFrame是一个二维的、长表格格式的数据结构，可以看作是Series的容器。在实际应用中，我们可能需要获取DataFrame的最后一行数据，本文将介绍如何使用Python Pandas库来实现这一目标。
### Pandas简介
Pandas是一
原创
2024-02-26 07:15:03
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