pandas的索引

原创

wx5fe070c23a956 2023-02-02 10:04:45 博主文章分类：数据挖掘 ©著作权

文章标签 数据 文章分类 运维

©著作权归作者所有：来自51CTO博客作者wx5fe070c23a956的原创作品，请联系作者获取转载授权，否则将追究法律责任

#pandas的iloc是通过 索引位置获取，修改数据 loc是通过标签修改数据
#获取第2行到第六行（索引为5）的第二列到第六列数据
 d.iloc[2:5,[2,5]]
#修改第二行第六列的数据
d.iloc[2,5]=70
#标签为B行E列的数据
d.loc["B","E"]=17

pandas的索引_数据

#布尔索引 比较A列大于12的数据
d["A"]>12
d[(d["A"]>12)&(d["F"]>30)]

pandas的索引_数据_02

上一篇：pandas的相关系数，并绘制饼图

下一篇：python的DataFrame数据类型

提问和评论都可以，用心的回复会被更多人看到评论

发布评论

相关文章

pandas 读取xlsx文件复制文件

pandas 读取xlsx文件复制文件import osimport shutilimport pandas as pddef read_excel_and_copy_files(excel_path, files_directory, destination_directory): # 使用pandas加载Excel文件 df = pd.read_excel(exce

复制文件遍历文件文件路径
SQL索引

SQL 索引的工作原理SQL 索引类似于书籍的目录，帮助数据库快速定位数据。在没有索引的情况下，数据库会进行全表扫描，逐行查找所需数据，这在数据量大时非常耗时。而有了索引，数据库可以使用类似于二叉树的数据结构快速查找。行平衡。哈希索引: 适用于等值查询，但不适合范围查询。它通过哈希表进行索引查找。全文索引: 主要用于处理文本搜索，可以在较大文本字段中执行查找操作。索引的创建与使用1. 创建单列索引

SQL 全文索引数据库
使用pandas高效读取筛选csv数据

前言在数据分析和数据科学领域中，Pandas 是 Python 中最常用的库之一，用于数据处理和分析。本文将介绍如何使用 Pandas 来读取和处理 CSV 格式的数据文件。什么是 CSV 文件？CSV（逗号分隔值）文件是一种常见的文本文件格式，用于存储表格数据，其中每行表示一条记录，字段之间用逗号或其他特定分隔符分隔。CSV 文件可以使用任何文本编辑器打开，并且易于阅读和编辑。环境准备首先，确保

CSV 数据数据分析
pandas 索引

一. loc方法的使用通过标签来获得1. 取点取单点取不连续的多个点2. 取行取单行取不连续的多行3. 取列取单列取不连续的多列4. 取连续的多行和不连续的多列二. iloc方法的使用通过位置来获取5. 取行取单行6. 取列取单列取不连续的多列7. 取多行和多列取不连续的多行和多列取...

多列 Math 取值
pandas的索引操作

本文主要介绍pandas索引，涉及series及dataframe数据结构对应的行索引、切片索引及索引编号索引(iloc)和索引名索引(loc)

pandas索引 series dataframe loc iloc
pandas层级索引

本文主要介绍pandas层级索引，层级索引swaplevel函数介绍：swaplevel交换内层与外层索引

pandas层级索引交换分层顺序 swaplevel
Pandas索引操作

Pandas索引操作

python Pandas 示例代码 html 数据
Pandas重建索引

重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。可以通过索引来实现多个操作 - 重新排序现有数据以匹配一组新的标签。在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记。示例 Python Python 执行上面示例代码，得到以下结果 - Sh

Pandas
pandas 设置索引

目录pd.set_index()设置复合索引设置复合索引源码pd.set_index()设置复合索引设置复合

i
pandas 布尔索引

目录

oo
2. 灵活的Pandas索引

序言学习了Pandas的同学，有超过60%仍然投向了Excel的怀抱，之所以做此下策，多半是因为刚开始用Python处理数据时，选择想要的行和列实在太痛苦，完全没有Excel想要哪里点哪里的快感。初识Pandas 教程考虑到篇幅问题只讲了最基础的列向索引，但这显然不能满足同志们日益增长的个性化服务（选取）需求。为了舒缓痛感，增加快感，满足需求，第二篇内容我们单独把索引拎出来，结合场景详细介绍两种常用的索引方式：第一种是基于位置（整数）的索引，案例短平快，有个粗略的了解即可，实际中偶有用到，但它的应用范

# pandas pandas 经验分享
Pandas的MultiIndex多层索引使用

MultiIndex，即具有多个层次的索引，有些类似于根据索引进行分组的形式。通过多层次索引，我们就可以使用高层次的索引，来操作整个索引组的数据。通过给索引分类分组，则可以操作组数据。

重置多维数组数组
pandas Series 的索引对象(一)

建一个Seriesfrom pandas import Series,DataFrameobj=Series(range(3),index=['a','b','c'])obj

pandas series index
Python 教程之 Pandas（5）—— Pandas 中的布尔索引

在布尔索引中，我们将根据 DataFrame 中数据的实际值而不是它们的行/列标签或整数位置来选择数

后端 Python pandas 数据数据帧
pandas 之多层索引

多层索引

reset_index level unstack 多层索引 3c
pandas入门——多重索引

多重索引设置多重索引# 导入数据import pandas as pdimport numpydf1 = pd.read_csv(filepath_or_buffer="D://movie.csv")df_new = df1.set_index(["country","director_name"],append=True,drop=False,inplace=True)append参数的含义：a

python
pandas DataFrame 索引（二）

构造DataFramefrom

pandas DataFrame
pandas 之索引重塑

索引重塑reshape

pivot reshape 长宽重塑 concat unstack
csv行的索引 pandas csv索引

1. 读取csv 文件数据, pandas可以读取的文件的种类非常的多(CSV、SQL、XLS、JSON、HDF5), 支持复杂的IO操作;使用read_csv 这个方法就可以对csv格式的文件进行读取和修改的操作;import pandas as pdimport numpy as np# 读取csv文件输入我们文件的路径file_data = pd.read_csv('.

csv行的索引字段缺失值数据
numpy中的布尔索引 pandas布尔索引

布尔索引简书大神SeanCheney的译作，我作了些格式调整和文章目录结构的变化，更适合自己阅读，以后翻阅是更加方便自己查找吧import pandas as pdimport numpy as np设定最大列数和最大行数pd.set_option('max_columns',5 , 'max_rows', 5)1 布尔值统计信息movie = pd.read_csv('data/movie.c

numpy中的布尔索引 3c sed 缺失值
javascript 有 goto 吗

JavaScript看似要征服世界，从Node.js到一些编译成JavaScript的新的语言的技术都在呈上升趋势，这些丝毫不值得奇怪。无论如何，这些新的语言包括TypeScript, CoffeeScript, ClojureScript, and Google’s Dart。虽然它们最初的目标之一就是更容易的编写JavaScript应用，但是更充分

javascript 有 goto 吗 javascript ViewUI 中间语言开发者
redission开启ssl配置

，作者：GaussDB 数据库。9月8日，华为云GuassDB(for Redis)正式推出全新版本。新版本内核带来性能提升、无损升级、慢日志统计等多维度产品体验，同时推出Lua脚本和SSL连接加密两大重要功能，让业务设计更加灵活，公网访问更安全。GaussDB(for Redis)是华为云推出的企业级分布式KV数据库，它完全兼容Redis协议，提供丰富的数据类型，同时基于云原生存储计算分离

redission开启ssl配置 lua redis 数据库华为云
redis setnx操作可以设置时间吗

目录概要1、redis1.1、什么是redis1.2、redis下载1.3、redis的基本命令1.4、多数据库测试1.5、redis五种数据类型1.5.1、string1.5.2、hash1.5.3、list1.5.4、set1.6、持久化1.6.1、RDB持久化1.6.2、实验1.7.1、AOF持久化1.7.2、实验2、主从复制(了解)2.1、什么是主从复制2.2、主从配置2.2.1、主red

redis 缓存数据库数据持久化
AmqpTemplate延迟java

SpringBoot+RabbitMQ实现消息队列延迟功能前言要实现这个功能，第一种方法是使用RabbitMQ的消息队列延迟功能，需要采用官方提供的插件“rabbit_delayed_message_exchange”来实现，要注意的是使用延迟队列插件需要RabbitMQ的版本在3.5.8以上。第二种方法是使用RabbitMQ的“死信“”功能，“死信”在创建Queue队列时，要声明“死信”队列，队

AmqpTemplate延迟java rabbitmq java spring 消息队列
32 位 MySQL ODBC 驱动程序

注: 本系列文章使用JDK1.5 数据库驱动版本 mysql-connector-java-5.1.8bJAVA连接数据库是其众多功能中的一部分，主要有两种方式连接DataBase: 一种是采用JDBC-ODBC桥，另一种则是称之为纯驱动连接DataBase，第一种方式在大型项目中基本上不再使用，本系列文章主要分析纯驱动源码。对于初学JAVA者，甚至那些使用JAVA做过几年开发的程序员来讲，对于J

mysql驱动源码解析 sql java bc

官方博客	全部文章	热门标签	班级博客
了解我们	网站地图	意见反馈

鸿蒙开发者社区	51CTO学堂
51CTO	软考资讯