获取Pandas列的方法Python - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

Pandas库的基础使用系列---获取行和列

前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...大家还记得它们的区别吗？可以看看上一篇文章的内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4列这样的数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称，所有指标这一列也计算在内了。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。

3.6K0 0

Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

导读本篇继续Pandas与Spark常用操作对比系列，针对常用到的获取指定列的多种实现做以对比。...无论是pandas的DataFrame还是spark.sql的DataFrame，获取指定一列是一种很常见的需求场景，获取指定列之后可以用于提取原数据的子集，也可以根据该列衍生其他列。...在两个计算框架下，都支持了多种实现获取指定列的方式，但具体实现还是有一定区别的。 01 pd.DataFrame获取指定列在pd.DataFrame数据结构中，提供了多种获取单列的方式。...当然，本文不过多对二者的区别做以介绍，而仅枚举常用的提取特定列的方法。...，常用的方法多达7种，在这方面似乎灵活性相较于Pandas中DataFrame而言具有更为明显的优越性。

12.8K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

Python的科学计算及可视化今天讲讲pandas模块从Dataframe获取特定的行或者列数据，生成一个列表 Part 1：目标 ?...已知一个Df，如下图包括3列["time", "pos", "value1"] 包括8行[0,1,2,3,4,5,6,7] 输出获取["time", "pos", "value1"]任意一列数据，输出为列表...6, 7]} df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"]) print(df_1, "\n") print("\n获取列信息...", list2) print("value1-列：", list3) print("\n方法2") list4 = df_1["time"].tolist() print("time-列：", list4...) print("time-列，数据类型：", type(list4)) print("\n获取行信息") df_2 = df_1.T print(df_2) list5 = df_2[0].tolist

2.9K1 0

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君实际操作中我们经常需要寻找数据的某行或者某列，这里介绍我在使用Pandas时用到的两种方法：iloc和loc。...目录 1.loc方法（1）读取第二行的值（2）读取第二列的值（3）同时读取某行某列（4）读取DataFrame的某个区域（5）根据条件读取（6）也可以进行切片操作 2.iloc方法（1）...Dataframe，生成数据，用于下面的演示 import pandas as pd import numpy as np # 生成DataFrame data = pd.DataFrame(np.arange...loc方法是通过行、列的名称或者标签来寻找我们需要的值。...,"D","E"]] 结果： 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值（1）读取第二行的值 # 读取第二行的值，与loc方法一样 data1

21.9K2 1

Python fillna_pandas fillna 指定列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...Type Killed Survived 0 Dog 5.00 2 1 Dog 3.00 4 2 Cat 1.00 7 3 Dog 2.25 3 4 cow NaN 2 如果系列需要fillna – 因为2列被杀和幸存...Type Killed Survived 0 Dog 5.0 2 1 Dog 3.0 4 2 Cat 1.0 7 3 Dog 4.0 3 4 cow NaN 2 如果需要fillna只在Killed列中

2.2K1 0

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

本期的文章源于工作中，需要固定label的位置，便于在spark模型中添加或删除特征，而不影响模型的框架或代码。...spark的jupyter下使用sql 这是我的工作环境的下情况，对你读者的情况，需要具体分析。...sql = ''' select * from tables_names -- hdfs下的表名 where 条件判断 ''' Data = DB.impala_query(sql...) -- 是DataFrame格式 **注意：**DB是自己写的脚本文件改变列的位置前面生成了DataFrame mid = df['Mid'] df.drop(labels=['Mid'], axis...=1,inplace = True) df.insert(0, 'Mid', mid) # 插在第一列后面,即为第二列 df 缺失值填充 df.fillna（0）未完待补充完善。

8.2K2 0

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

8.5K4 0

python fillna_pandas增加一列

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...fillna 填充缺失值 df.fillna() import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd.DataFrame

1.9K3 0

在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

先看一个非常简单的例子： a = [['a', '1.2', '4.2'], ['b', '70', '0.03'], ['x', '5', '0']] df = pd.DataFrame(a) 有什么方法可以将列转换为适当的类型...例如，上面的例子，如何将列2和3转为浮点数？有没有办法将数据转换为DataFrame格式时指定类型？或者是创建DataFrame，然后通过某种方法更改每列的类型？...理想情况下，希望以动态的方式做到这一点，因为可以有数百个列，明确指定哪些列是哪种类型太麻烦。可以假定每列都包含相同类型的值。...解决方法可以用的方法简单列举如下：对于创建DataFrame的情形如果要创建一个DataFrame，可以直接通过dtype参数指定类型： df = pd.DataFrame(a, dtype='float...软转换——类型自动推断版本0.21.0引入了infer_objects()方法，用于将具有对象数据类型的DataFrame的列转换为更具体的类型。

29.3K3 0

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。...在Python中，数据存储在计算机内存中（即，用户不能直接看到），幸运的是pandas库提供了获取值、行和列的简单方法。先准备一个数据框架，这样我们就有一些要处理的东西了。...df.columns 提供列（标题）名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度，在本例中为4行5列。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。点符号可以键入“df.国家”以获得“国家”列，这是一种快速而简单的获取列的方法。但是，如果列名包含空格，那么这种方法行不通。...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。

30.7K6 0

Pandas 查找，丢弃列值唯一的列

前言数据清洗很重要，本文演示如何使用 Python Pandas 来查找和丢弃 DataFrame 中列值唯一的列，简言之，就是某列的数值除空值外，全都是一样的，比如：全0，全1，或者全部都是一样的字符串如...：已支付，已支付，已支付… 这些列大多形同虚设，所以当数据集列很多而导致人眼难以查找时，这个方法尤为好用。...上代码前先上个坑吧，数据列中的空值 NaN 也会被 Pandas 认为是一种 “ 值 ”，如下图：所以只要把列的缺失值先丢弃，再统计该列的唯一值的个数即可。...代码实现数据读入检测列值唯一的所有列并丢弃最后总结一下，Pandas 在数据清洗方面有非常多实用的操作，很多时候我们想不到只是因为没有接触过类似的案例或者不知道怎么转换语言描述，比如 “...列值唯一 ” --> “ 除了空值以外的唯一值的个数等于1 ” ，许多坑笔者都已经踩过了，欢迎查看我的其余文章，提建议，共同进步。

10.2K2 1

Python pandas按列拆分Excel为多个文件

上一次学习了一个拆分的方法， 2019-09-14文章 Python pandas依列拆分为多个Excel文件还是用循环数据的方法来进行逐行判断并进行组合，再拆分。...总是感觉与VBA的差别不大，Python的强大功能没能体现出来。今天终于学习到了。...import pandas as pd data=pd.DataFrame(pd.read_excel('汇总.xlsx',header=1)) #读取Excel数据并转化为DataFrame,跳过第一行...，以第二行的数据的列名 bj_list=list(data['班别'].drop_duplicates()) #把“班别”一列进行删除重复项并存入到列表中 for i in bj_list: tempdata...temp的DataFrame中，把所有数据转化为str,再写入excel文件 ======今天学习到此=====

4.7K2 0

python-pandas读取excel删除列后，写入

import io import pandas as pd diyun = pd.read_excel(io = '文件路径.xlsx') diyun = diyun.drop(columns = ['...Unnamed: 0','Unnamed: 1','Unnamed: 2','Unnamed: 25']) diyun.to_excel('存储位置.xlsx') print(diyun) 重点在倒数第二行的...to_excel 我是自学python 就是这么一个简单的问题，我在网上找了很多，却没有找到答案。

3.9K4 0

Python pandas依列拆分为多个Excel文件

问题：Python pandas依列拆分为多个Excel文件实例：下面成绩表中按“班别”拆分为多个工作簿，一个班一个文件 ====代码==== import pandas as pd data =...pd.read_excel("D:\yhd_python\yhd-python依列拆分Excel\汇总.xlsx") rows = data.shape[0] #获取行数 shape[1]获取列数 print

2.5K2 0

对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

标签：Python与Excel，pandas 删除列也是Excel中的常用操作之一，可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或者快捷键来实现。...上一篇文章，我们讲解了Python pandas删除数据框架中行的一些方法，删除列与之类似。然而，这里想介绍一些新方法。取决于实际情况，正确地使用一种方法可能比另一种更好。...唯一的区别是，在该方法中，我们需要指定参数axis=1。下面是.drop()方法的一些说明：要删除单列：传入列名（字符串）。删除多列：传入要删除的列的名称列表。...图2 del方法 del是Python中的一个关键字，可用于删除对象。我们可以使用它从数据框架中删除列。注意，当使用del时，对象被删除，因此这意味着原始数据框架也会更新以反映删除情况。...使用哪种方法？三种方法，应该用哪一种？答案总是：视情况而定。下面是我用来决定使用哪种方法的一些技巧。 .drop() 当有许多列，而只需要删除一些列时，效果最佳。

11.6K2 0

Pandas 修改单列，多列，Dataframe 数据类型方法汇总

文章目录 1.修改单列的数据类型 2.修改指定多列的数据类型 3.创建dataframe时，修改数据类型 4.读取时，修改数据类型 5.自动 1.修改单列的数据类型 import pandas as...pd.read_csv('test.csv') df['column_name'] = df['column_name'].astype(np.str) print(df.dtypes) 2.修改指定多列的数据类型...import pandas as pd df[['c3','c5']] = df[['c3','c5']].apply(pd.to_numeric) print(df.dtypes) 3.创建dataframe...时，修改数据类型 import pandas as pd # method1 df = pd.DataFrame(data, dtype='float') print(df.dtypes) # method2...df = pd.DataFrame(data, dtype=np.float64) print(df.dtypes) 4.读取时，修改数据类型 import pandas as pd df = pd.read_csv

7.8K2 0

python类特列方法使用

__方法配合__exit__方法使用，主要用来以 with xxxx as xxx: 的方式（比如访问文件）调用 __enter__ 必须有 return ，并且return 的结果作为...__class__.mana_list) # 获取实例化属性值 print(thi.__class__....__name__) # 获取实例化类的名字字符串值 print('*' * 20) class AttTest(): nu = 1 a = 4 def __...:return: """ print('在访问未定义的属性时，调用此方法，如果不显示的引用此方法则程序直接报错;此方法在属性访问顺序的末端')...，在其他地方通过 from df import * 时，只会导入 __all__里的方法 """

1.7K2 0

在 Bash 中获取 Python 模块变量列

在 Bash 中获取 Python 模块的变量列表可以通过使用 python -c 来运行 Python 代码并输出变量名列表。...1、问题背景在编写 Bash 补全脚本时，需要获取已安装 Python 模块中与模式匹配的所有变量。为了避免解析注释等内容，希望仅使用 Python 相关功能。...2、解决方案方法一：使用 Python -c 执行单行 Python 脚本如果只想执行单行 Python 脚本，可以使用 python -c 命令。...、非内置的全局变量），可以使用以下步骤：方法：使用 dir() 函数结合过滤使用 python -c 运行 Python 脚本。...使用 dir() 获取模块中的所有名称。使用 inspect 模块过滤出变量（排除函数、类、模块等）。

5.1K1 0

Python-科学计算-pandas-03-两列相乘

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块..."] 对应的实物意义是：对一个商品的四处位置测量其某一质量特性，并给出该四处的质量标准，上限和下限本示例中，如何判断有几处位置其质量特性是不符合要求的，即measure_value列的值不在公差上下限范围内..."] < 0]，对df进行筛选，筛选条件为： mul列数值小于0 unqualified_num = df_2["mul"].count()获取mul列数目，也可以使用unqualified_num =...df_2.shape获取行数及列数 shape输出 ?...传送门 Python-科学计算-pandas-02-两列相减 Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据本文为原创作品，欢迎分享

7.7K1 0

Python-科学计算-pandas-02-两列相减

系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python的科学计算版块...今天讲讲pandas模块：不同列相减获取新的一列 Part 1：示例已知一个DataFrame，有4列["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol..."] 希望生成两个新的列列up_measure中每个值=列up_tol-列measure_value 列measure_down中每个值=列measure_value-列down_tol 回想一下，传统方式如何实现这样的效果...Part 2：代码 import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],...Part 3：部分代码解读 df["up_measure"] = df["up_tol"] - df["measure_value"]，两列相减，生成一个新的列

22.1K4 0

点击加载更多

Pandas库的基础使用系列---获取行和列

Pandas vs Spark：获取指定列的N种方式

Python-科学计算-pandas-11-df获取特定行或者列

pandas中的loc和iloc_pandas获取指定数据的行和列

Python fillna_pandas fillna 指定列

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

python | pandas 改变列的位置、填充缺失值

python fillna_pandas增加一列

在Pandas中更改列的数据类型【方法总结】

用过Excel，就会获取pandas数据框架中的值、行和列

Pandas 查找，丢弃列值唯一的列

Python pandas按列拆分Excel为多个文件

python-pandas读取excel删除列后，写入

Python pandas依列拆分为多个Excel文件

对比Excel，Python pandas删除数据框架中的列

Pandas 修改单列，多列，Dataframe 数据类型方法汇总

python类特列方法使用

在 Bash 中获取 Python 模块变量列

Python-科学计算-pandas-03-两列相乘

Python-科学计算-pandas-02-两列相减

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐