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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## 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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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
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python数据处理小记简介：1、DataFram定义：2、DataFrame的append3、DataFrame去除列或行4、DataFrame查看数据基本统计情况5、DataFrame的applymap及apply操作6、DataFrame的元素、列、行的获取7、DataFrame的透视表8、DataFrame空值处理、去重9、DataFrame的数据库查询10、DataFrame插入数据库
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2024-02-21 11:36:39
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一维数据的Dataframe是series 对于Dataframe而言：行是indexs，列是columns1、创建Dataframe创建空Dataframeimport pandas as pd
df = pd.DataFrame()1、用字典创建Dataframe# 1 直接创建
data = {'name':['apple','egg','watermelon'],'color':['re
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2023-07-10 21:15:20
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1 简介DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构，它类似excel，是一种二维表。或许说它可能有点像matlab的矩阵，但是matlab的矩阵只能放数值型值（当然matlab也可以用cell存放多类型数据），DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等，这和excel表很像。同时DataFrame可以设置列名columns与行名index，可以通过像matlab一样通过
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2024-06-18 20:55:50
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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
399阅读
1. 获取行名：df.index.values 2. 获取列名：df.columns.values注意：values 有 's'，但没有括号，否则报错！！！！（如下图）import pandas as pd
import numpy as np
a = list(range(1, 51))
a_reshape = np.array(a).reshape(5, 10).T
print(
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2023-05-26 14:55:49
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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
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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
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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
# Python DataFrame按行名排序的实现方法
## 概述
在Python的数据分析和处理中，经常需要对DataFrame按行名进行排序。本文将介绍如何使用pandas库实现Python DataFrame按行名排序的方法，并给出详细的步骤和代码示例。
## 步骤
下面是实现Python DataFrame按行名排序的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-01-04 03:37:08
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文章目录
DataFrame是Python中Pandas库中的一种数据结构，它类似excel，是一种二维表
0 简介
DataFrame的单元格可以存放数值、字符串等，这和excel表很像，同时DataFrame可以设置列名columns与行名index。
1 创建DataFrame
pandas常与numpy一起配合使用，所以通常会一起引用，也就是：
1. import pandas as pd
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2024-04-06 22:43:03
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df.index.values.tolist() # 行名称
df.columns.values.tolist() # 列名称
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2023-06-07 20:04:41
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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
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在上一篇文章当中，我们介绍了panads的一些计算方法，比如两个dataframe的四则运算，以及dataframe填充Null的方法。今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制，以及apply函数的使用方法。dataframe广播广播机制我们其实并不陌生， 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。当我们对两个尺寸不一致的数组进行运算的时候，系统会自动将其中维度较小的那个填
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2024-06-12 13:19:47
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# 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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