使用loc()加速pandas多行分配_‘pandas喜欢在熊猫中使用.loc_将序列分配给Pandas DataFrame的多行 - 腾讯云开发者社区

官方函数 DataFrame.loc Access a group of rows and columns by label(s) or a boolean array. .loc[] is primarily...# 可以使用label值，但是也可以使用布尔值 Allowed inputs are: # 可以接受单个的label，多个label的列表，多个label的切片 A single label,...Warning: #如果使用多个label的切片，那么切片的起始位置都是包含的 Note that contrary to usual python slices, both the start and...shield cobra mark i 12 2 mark ii 0 4 sidewinder mark i 10 20 到此这篇关于python pandas.DataFrame.loc...函数使用详解的文章就介绍到这了,更多相关pandas.DataFrame.loc函数内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！

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python 数据分析基础 day15－pandas数据框的使用获取方式1：使用DataFrame.loc

今天是读《pyhton数据分析基础》的第15天，今天读书笔记的内容为使用pandas模块的数据框类型。数据框（DataFrame）类型其实就是带标题的列表。...获取方式如下：获取方式1：使用DataFrame.loc[] #调用某两行两列交汇的数据 #[index1,index2]表示引用索引号为index1和index2的两行数据 #[colName1,colName2...]表示引用列标题为colName1和colName2的列数据 DataFrame.loc[[index1,index2],[colName1,colName2]] 获取方式2：使用DataFrame.iloc

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使用cuDF在GPU加速Pandas

前言使用Pandas Dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...公众号在此之前的一篇文章专门介绍了一些方法，请点击查看：高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！尽管如此，即使加速，Pandas仍然只能在CPU上运行。...向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。 cuDF的API是Pandas的一面镜子，在大多数情况下可以直接替代Pandas。...，并比较不同Pandas操作的速度与使用cuDF在GPU上执行相同操作的速度。...# Output: 2.76 s per loop %timeit cudf_df.merge(cudf_df, on='b') 即使使用i7-8700k CPU，Pandas完成合并平均也需要39.2

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高逼格使用Pandas加速代码，向for循环说拜拜！

前言使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。...Pandas是为一次性处理整个行或列的矢量化操作而设计的，循环遍历每个单元格、行或列并不是它的设计用途。所以，在使用Pandas时，你应该考虑高度可并行化的矩阵运算。...本文将教你如何使用Pandas设计使用的方式，并根据矩阵运算进行思考。...在此过程中，我们将向你展示一些实用的节省时间的技巧和窍门，这些技巧和技巧将使你的Pandas代码比那些可怕的Python for循环更快地运行！数据准备在本文中，我们将使用经典的鸢尾花数据集。...使用.iterrows() 我们可以做的最简单但非常有价值的加速是使用Pandas的内置 .iterrows() 函数。在上一节中编写for循环时，我们使用了 range() 函数。

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使用Pandas-Profiling加速您的探索性数据分析

首先，导入数据并使用pandas来检索一些描述性统计信息： # importing required packages import pandas as pd import pandas_profiling...虽然这些计算并不是非常昂贵，但一次又一次地重复这些计算确实占用了时间，可能在清理数据时更好地使用它们。...由于'Age'是一个数字变量，使用直方图可视化其分布告诉这个变量似乎是正确的。...此函数使用基本的pandas系列操作，例如series.mean（），并将结果存储在stats字典中。...因此建议不要使用最后一个输出进行初始分析，而是运行df.sample（5），它将从数据集中随机选择五个观察值。

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pandas(ix & iloc &loc)区别

loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号索引行数据 ix——通过行标签或者行号索引行数据（基于loc和iloc 的混合）举例说明： 1、分别使用loc、iloc、ix 索引第一行的数据...: # -*- coding:utf-8 -*- import pandas as pd ''' loc——通过行标签索引行数据 iloc——通过行号索引行数据 ix——通过行标签或者行号索引行数据...loc、iloc、ix 索引第一列的数据: '''分别使用loc、iloc、ix 索引第一列的数据''' import pandas as pd data=[[1,2,3],[4,5,6]] index...loc、iloc、ix 索引多行的数据: '''分别使用loc、iloc、ix 索引多行的数据''' import pandas as pd data=[[1,2,3],[4,5,6]] index=[...loc、iloc、ix 索引多列的数据: '''分别使用loc、iloc、ix 索引多列的数据''' import pandas as pd data=[[1,2,3],[4,5,6]] index=[

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

data.merge(data2,on='id',how='left') # 使用左框架中的键输出结果： ?...更多关于pandas.DataFrame.loc的用法，戳下面官方链接：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html...6.2 区域索引 6.2.1 用loc取连续的多行提取索引值为2到索引值为4的所有行，即提取第3行到第5行，注意：此时切片的开始和结束都包括在内。 data.loc[2:4] 输出结果： ?...6.2.2 用loc取不连续的多行提取索引值为2和索引值为4的所有行，即提取第3行和第5行。 data.loc[[2,4]] 输出结果： ?...6.2.3 用loc取具体值 data.loc[6,"id"] 输出结果：107 6.2.4 用iloc取连续的多行提取第3行到第6行 data.iloc[2:6] 输出结果： ?

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超全的pandas数据分析常用函数总结：下篇

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Python中的数据处理利器

02使用pandas来操作Excel文件 1.安装 a.通过Pypi来安装pip install pandas b.通过源码来安装git clone git://github.com/pydata/pandas.gitcd...print(df.iloc[0:3]) 4.iloc和loc方法 import pandas as pd # 读excel文件df = pd.read_excel('lemon_cases.xlsx',..."]) # 多行一列print(df.loc[1:2, "title":"r_data"]) # 多列多行 # 基于布尔类型来选择print(df["r_data"] >...pandas as pd # 读取csv文件# 方法一，使用read_csv读取，列与列之间默认以逗号分隔（推荐方法）# a.第一行为列名信息csvframe = pd.read_csv('data.log...在软件测试领域也有应用，但如果仅仅用excel来存放测试数据，使用Pandas就有点 “杀鸡焉用宰牛刀” 的感觉，那么建议使用特定的模块来处理（比如 openpyxl ）

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Pandas | 数据结构

前言上一期介绍了将文件加载到Pandas对象，这个对象就是Pandas的数据结构。本次我们就来系统介绍一下Pandas的数据结构。本文框架 1. 数据结构简介 2....------------------------------------------------- # 查看类型 type(df.loc[1]) # 返回结果 pandas.core.series.Series...5.4 查询多行结果是一个pd.DataFrame。...# 查询多行 df.loc[1:3] # 返回结果 a b c 1 2 8 13 2 3 9 14 3 4 10 15 -----------------------...--------------------------------------------------------- # 查看类型 type(df.loc[1:3]) # 返回结果 pandas.core.frame.DataFrame

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5分钟学会Pandas中iloclocix区别

大家好，在使用pandas进行数据分析过程中，回想一下你是怎么对一个数据集进行数据切片，是不是百度：pandas如何提取第x行数据，然后根据一堆结果找到一个能用的就完事了，那么你一定会迷失在pandas...中的切片函数:.iloc()、.loc()、.ix()中，本文就是为了解决这个问题，通过一个简单的DataFrame彻底搞明白这三个函数到底有什么区别，又该怎么使用。...df1.loc['a',['b','c']] b aa c 9 Name: a, dtype: object ix 简单粗暴混合使用 ix就是把iloc和loc语法综合了，爱用哪个用哪个...，不过在有些版本的pandas中取消了ix函数，我们再看一下df?...以上就是pandas中数据切片函数.loc()、.iloc()、.ix()的区别与用法，学会了吗？

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Pandas教程

作为每个数据科学家都非常熟悉和使用的最受欢迎和使用的工具之一，Pandas库在数据操作、分析和可视化方面非常出色为了帮助你完成这项任务并对Python编码更加自信，我用Pandas上一些最常用的函数和方法创建了本教程...data.loc[[7], ['Name', 'Age', 'Sex', 'Survived']] ? e）从多个列中选择多行。...data.loc[[7,28,39], ['Name', 'Age', 'Sex','Survived']] ? f）在某些条件下使用loc选择特定值。...data.loc[4:10, ['Age']] >= 10 ? g）在某些条件下使用loc选择特定值。在这种情况下，从前5行选择乘坐C123客舱的乘客。...e）从多个列中选择多行。 data.iloc[[7,28,39], [3,5,4,1]] ? f）选择多行形成列序列。 data.iloc[[7,28,39], 3:10] ?

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Python 数据分析（三）：初识 Pandas

from pandas import Series ''' 创建 Series 对象如果不指定索引，则使用默认索引，范围是：[0,......('abcde'), columns=list('abcde')) print(df1) # 使用字典创建 dic = {'name':['张三', '李四', '王五', '赵六', '朱七'], '...print(df[1:4]) # 多行的某一列数据 print(df[1:4][['name']]) # 某一行某一列数据 print(df.loc[1, 'name']) # 某一行指定列数据 print...(df.loc[1, ['name', 'age']]) # 某一行所有列数据 print(df.loc[1, :]) # 连续多行和间隔的多列 print(df.loc[0:2, ['name', '...gender']]) # 间隔多行和间隔的多列 print(df.loc[[0, 2], ['name', 'gender']]) # 取一行 print(df.iloc[1]) # 取连续多行 print

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dataframe loc iloc_python的isnull函数

文章目录 1.准备一组DataFrame数据 2.loc 标签索引 2.1 loc 获取行 2.1.1 loc 获取一行 2.1.2 loc 获取多行 2.1.3 loc 获取多行(切片) 2.2...loc获取指定数据(行&列) 3. iloc 位置索引 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 3.1.2 iloc 获取多行 3.2 iloc获取指定数据(行&列)...关于python数据分析常用库pandas中的DataFrame的loc和iloc取数据基本方法总结归纳及示例如下： 1.准备一组DataFrame数据 import pandas as pd df...获取一行数据 print(df.loc[1]) 2.1.2 loc 获取多行 print(df) print("=======================") print(df.loc[[1,...3]]) 2.1.3 loc 获取多行(切片) print(df) print("=======================") print(df.loc[1:5]) 2.2 loc获取指定数据

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R语言与python对数据框的操作(对比笔记)

1. data.table VS pandas 这里使用R语言的data.tablet包和python的pandas进行对比....选择多行 DT[3:5] DT[3:5,] 选择列 DT[,2] ? 可以使用.()号, 返回数据框 DT[,.(V2)] # 同上 ?...也可以根据loc进行提取 # loc 根据行名 df.loc[1] # 注意, python从0开始也可以根据iloc进行提取 # iloc 根据行号 df.iloc[1] 注意, iloc是根据行号..., loc是根据行名选择多行 df[3:6] # 3包括, 6不包括同上: df.loc[3:5] ?...3.2 pandas选择列 df["V2"] ? 也可以使用列数，使用iloc df.iloc[:,1:2] ?

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一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

但是我们这里仅以读取excel文件为例，讲述如何使用Pandas库读取本地的excel文件。...在pandas中，标签索引使用的是loc方法，位置索引用的是iloc方法。接下来就基于图中这张表，来带着大家来学习如何 “取数”。首先，我们需要先读取这张表中的数据。...方法1：访问一行 # 位置索引 df.iloc[0] # 标签索引 df.loc["地区1"] 方法2：访问多行 # 位置索引 df.iloc[[0,1,3]] # 标签索引 df.loc[["地区1"...# 使用位置索引 df.iloc[2,1] # 使用标签索引 df.loc["地区3","天门"] ⑤ 访问多行多列 “访问多行多列”，方法就更多了。我一共为大家总结了5种方法。...在pandas中，直接使用pd.concat()函数，就可以完成表的纵向合并。

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详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系

Pandas库十分强大，但是对于切片操作iloc, loc和ix，很多人对此十分迷惑，因此本篇博客利用例子来说明这3者之一的区别和联系，尤其是iloc和loc。...with these indexers [0] of <class 'int' ''' # loc索引多行数据 print(df1.loc[1:]) ''' a b c 1 4 5 6 2 7...版本0.20.0及其以后版本中，ix已经不被推荐使用，建议采用iloc和loc实现ix。...如有对ix的使用比较感兴趣的朋友可以参考这篇博客。...到此这篇关于详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系的文章就介绍到这了,更多相关pandas iloc loc ix内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

标签：python与Excel,pandas 至此，我们已经学习了使用Python pandas来输入/输出（即读取和保存文件）数据，现在，我们转向更深入的部分。...图3 使用pandas获取列有几种方法可以在pandas中获取列。每种方法都有其优点和缺点，因此应根据具体情况使用不同的方法。...请注意双方括号： dataframe[[列名1,列名2,列名3,…]] 图6 使用pandas获取行可以使用.loc[]获取行。请注意此处是方括号，而不是圆括号（）。...语法如下： df.loc[行，列] 其中，列是可选的，如果留空，我们可以得到整行。由于Python使用基于0的索引，因此df.loc[0]返回数据框架的第一行。...获取1行图7 获取多行我们必须使用索引/切片来获取多行。在pandas中，这类似于如何索引/切片Python列表。

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pandas基本用法（一）

pandas基本用法读取csv文件 import pandas food_info = pandas.read_csv(file_name)# 返回一个DataFrame对象 n_rows = food_info.head...我们可以使用这些标签来访问DataFrame中的数据。 ? DataFrame Series对象 pandas的核心组件，构成DataFrame的基本单元。 ?...Series 如何选择一行数据 data = food_info.loc[0] #使用loc[n]获取第n行数据，如果只是获取一行数据的话，返回Series #如何选择多行呢，和numpy的语法是一样的...datas = food_info.loc[1:2] #返回DataFrame,返回行标签为1,2的，这个和numpy不一样，而且loc[]也不支持-n data = food_info.loc[i...][j] # i-th row, j-th column 使用DataFrame.dtypes获取每列的数据类型使用DataFrame[indices]获取列数据。

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pandas库的简单介绍（3）

例如列表a[0, 1, 2, 3, 4]中，a[1:3]的值为1，2；而pandas中为1，2，3。数据选择的方法：1、直接选择；2、使用loc选择数据；3、使用iloc选择数据。...loc进行选择：\n', frame.loc['Utah', ['two', 'three']]) #使用loc进行选择 print('使用loc进行选择：\n', frame.loc[:'Utah',...['two', 'three']]) #使用loc进行选择 print('使用iloc进行选择：\n', frame.iloc[[1, 3], [1, 3]]) #使用iloc选择数据 print('...类型描述 df[val] 从DataFrame中选择单列或多列或行(整数表示选择行) df.loc[val] 根据标签选择单行或多行 df.loc[:, val] 根据标签选择单列或多列 df.loc...4.3 对象的相加和使用填充值算法不同对象（Series和DataFrame）之间的算术行为是pandas提供的一项重要功能。

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