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网站的html/长沙关键词快速排名
admin2025/5/6 16:21:24【news】
简介网站的html,长沙关键词快速排名,软件开发是怎么开发的啊,wordpress登录logopython pandas使用df[]获取dataFrame的数据mp.weixin.qq.comandas查询数据有很多种方式，比较常见的有df[]形式，df.A属性方式，df.iloc[] 方式，df.loc[]方式等等。这几种方式在使用时十分容易混淆，容易报错。从今天开始…
网站的html,长沙关键词快速排名,软件开发是怎么开发的啊,wordpress登录logopython pandas使用df[]获取dataFrame的数据mp.weixin.qq.comandas查询数据有很多种方式，比较常见的有df[]形式，df.A属性方式，df.iloc[] 方式，df.loc[]方式等等。这几种方式在使用时十分容易混淆，容易报错。从今天开始…
python pandas使用df[]获取dataFrame的数据mp.weixin.qq.com
andas查询数据有很多种方式，比较常见的有df[]形式，df.A属性方式，df.iloc[] 方式，df.loc[]方式等等。这几种方式在使用时十分容易混淆，容易报错。从今天开始，我们对此做一下认真分析，纠正下使用方式。今天，我们看一下df[]方式。
df[]索引方式仅接收一个参数，对于获取整行整列的数据十分方便：
（1）字符形式
'''字符形式仅接收列label，如下面的dataFrame就是
仅接收'name','score', 'grade' '''
# 指定了id列为行标识
>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx', index_col='id')
>>> dfname score grade
id
a bog 45 A
b jiken 67 B
c bob 23 A
d jiken 34 B
e lucy 98 A
f tidy 75 B
# 获取name列
>>> df['name']
id
a bog
b jiken
c bob
d jiken
e lucy
f tidy
Name: name, dtype: object
2、使用列表形式
列表形式中，列表中的元素必须是列标识
# 获取name列以及score列
>>> df[['name', 'score']]name score
id
a bog 45
b jiken 67
c bob 23
d jiken 34
e lucy 98
f tidy 75# 获取前两列，此处注意df.columns返回的
# 实际是列名的列表，通过切片返回的依旧是
# 列表
>>> df[df.columns[:2]]name score
id
a bog 45
b jiken 67
c bob 23
d jiken 34
e lucy 98
f tidy 75# 获取后两列
>>> df[df.columns[-2:]]score grade
id
a 45 A
b 67 B
c 23 A
d 34 B
e 98 A
f 75 B
3、使用切片形式
使用切片形式，必须是行标识或者行的坐标
>>> dfname score grade
id
a bog 45 A
b jiken 67 B
c bob 23 A
d jiken 34 B
e lucy 98 A
f tidy 75 B# 如果切片使用的是行标识，例如
# 'a':'c'结果是包含c行的
>>> df['a':'c']name score grade
id
a bog 45 A
b jiken 67 B
c bob 23 A# 如果使用行的坐标，则功能更加强大# 获取第一行及以后的数据
>>> df[1:]name score grade
id
b jiken 67 B
c bob 23 A
d jiken 34 B
e lucy 98 A
f tidy 75 B# 获取前两行
>>> df[:2]name score grade
id
a bog 45 A
b jiken 67 B# 获取坐标为偶数的行
>>> df[0::2]name score grade
id
a bog 45 A
c bob 23 A
e lucy 98 A# 倒序排列
>>> df[::-1]name score grade
id
f tidy 75 B
e lucy 98 A
d jiken 34 B
c bob 23 A
b jiken 67 B
a bog 45 A
哈哈，以上就是python小工具关于df[]的介绍。总结就是：它是用于获取整行或者整列的数据。对于列表以及单字符形式的入参需要输入的是列标识，对于分片，它需要的是行标识或者行的坐标。哈哈，有兴趣欢迎关注：python小工具。一起学习python和pandas
