dataframe + pandas +选择特定行 - 腾讯云开发者社区

文章/答案/技术大牛

发布

在pandas中遍历DataFrame行

参考链接：遍历Pandas DataFrame中的行和列有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {...1 11 110 2 12 120 现在需要遍历上面DataFrame的行。...最佳解决方案要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows()for index, row in df.iterrows(): print...row["c1"], row["c2"] DataFrame.itertuples()for row in df.itertuples(index=True, name='Pandas'): ..., c2=120)] 或与pd.DataFrame.itertuples： list(df.itertuples(index=False)) [Pandas(c1=10, c2=100), Pandas

3.3K0 0

如何遍历pandas当中dataframe的行

有如下 Pandas DataFrame： import pandas as pd inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2...的行。...最佳解决方案要以 Pandas 的方式迭代遍历DataFrame的行，可以使用： DataFrame.iterrows() for index, row in df.iterrows():...0.19.1)： iterrows：数据的dtype可能不是按行匹配的，因为iterrows返回一个系列的每一行，它不会保留行的dtypes(dtypes跨DataFrames列保留)* iterrows...c1=12, c2=120)] 或与pd.DataFrame.itertuples： list(df.itertuples(index=False)) [Pandas(c1=10, c2=100), Pandas

4K4 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

参考链接：在Pandas DataFrame中处理行和列在print时候，df总是因为数据量过多而显示不完整。 ...解决方法如下： #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None...) #设置value的显示长度为100，默认为50 pd.set_option('max_colwidth',100) 可以参看官网上的资料，自行选择需要修改的参数： https://pandas.pydata.org.../pandas-docs/stable/reference/api/pandas.set_option.html

6.8K0 0

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

遍历数据有以下三种方法：简单对上面三种方法进行说明： iterrows(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为(index, Series)对，可以通过row[name]对元素进行访问。...itertuples(): 按行遍历，将DataFrame的每一行迭代为元祖，可以通过row[name]对元素进行访问，比iterrows()效率高。...iteritems():按列遍历，将DataFrame的每一列迭代为(列名, Series)对，可以通过row[index]对元素进行访问。...示例数据 import pandas as pd inp = [{‘c1’:10, ‘c2’:100}, {‘c1’:11, ‘c2’:110}, {‘c1’:12, ‘c2’:123}] df =...pd.DataFrame(inp) print(df) 1 2 3 4 5 6 按行遍历iterrows(): for index, row in df.iterrows(): print

7.2K2 0

Pandas DataFrame笔记

1.属性方式，可以用于列，不能用于行 2.可以用整数切片选择行，但不能用单个整数索引（当索引不是整数时） 3.直接索引可以使用列、列集合，但不能用索引名索引行用iloc取行，得到的series： df.iloc...[1] 4.和Series一样，可以使用索引切片对于列，切片是不行的（看来对于DF而言，还是有“行有序，列无序”的意思） 5.ix很灵活，不能的：两部分必须有内容...，至少有：列集合可以用切片方式，包括数字和名称 6.索引切片或者ix指定都可以获取行，对单行而言，有区别对多行而言，ix也是DataFrame 7.三个属性 8.按条件过滤貌似并不像很多网文写的...，可以用.访问属性 9.复合条件的筛选 10.删除行删除列 11.排序 12.遍历数据的py文件 from pandas import Series,DataFrame import pandas...35000,'Texas':71000,'Oregon':16000,'Uath':5000}) se1=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c']) df1=DataFrame

9819 0

【说站】Python DataFrame如何根据列值选择行

Python DataFrame如何根据列值选择行 1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。...df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。...column_name'] >= A & df['column_name'] <= B 被解析为 df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B 以上就是Python DataFrame...根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。

5.3K2 0

Pandas-3. DataFrame

构造函数 pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数含义：参数描述 data 数据，接受的形式有：ndarray,Series,...map,lists,dict,constant,DataFrame index 行标签，默认为np.arange(n) columns 列标签，默认为np.arange(n) dtype 每列的数据类型...可以指定行索引和列索引，但是如果指定了字典键以外的列索引，会被置为NaN print(pd.DataFrame(data, index=['index1', 'index2'])) print(pd.DataFrame...标签选择可以将行标签传递给loc来选择行： print(df.loc["b"]) 结果 one 2.0 two 2.0 Name: b, dtype: float64 按整数位置选择...将证书位置传递给iloc()函数选择行： print(df.iloc[2]) 结果： one 3.0 two 3.0 Name: c, dtype: float64 删除行 drop()

1.2K2 0

【数据处理包Pandas】DataFrame数据选择的基本方法

：7i2y 一、选择行/列（一）读取文件 pd.read_excel()格式：pandas.read_excel(io, sheetname, header=0, index_col=None, names...选择列选择列的方法主要基于把 DataFrame 看成字典的观点。...=object) 2、选择多列 # 选择多列 df[['name','Q1']].head(6) （四）选择多行多列 1、使用位置索引器iloc 选择行的方法主要基于把 DataFrame 看成二维数组的观点.../pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated 二、带条件筛选（一）startswith()方法 1、选择 DataFrame df...中索引值以字母'A'开头的所有行，并选择'team'列： # 带条件筛选 df.loc[df.index.str.startswith('A'),'team'] 2、选择 DataFrame df中索引值以字母

950 0

pandas.DataFrame()入门

pandas.DataFrame()入门概述在数据分析和数据科学领域，pandas是一个非常强大和流行的Python库。...pandas.DataFrame()函数pandas.DataFrame()函数是创建和初始化一个空的DataFrame对象的方法。...访问列和行：使用列标签和行索引可以访问DataFrame中的特定列和行。增加和删除列：使用assign()方法可以添加新的列，使用drop()方法可以删除现有的列。...数据过滤和选择：使用条件语句和逻辑操作符可以对DataFrame中的数据进行过滤和选择。数据排序：使用sort_values()方法可以对DataFrame进行按列排序。...但是每个工具都有其特定的使用场景和适用范围，需要根据实际需求选择合适的工具。

3061 0

Pandas个人操作练习（1）创建dataframe及插入列、行操作

使用pandas之前要导入包： import numpy as np import pandas as pd import random #其中有用到random函数，所以导入一、dataframe...创建 pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) data：numpy ndarray（结构化或同类...关键点是axis=1，指明是列的拼接三、dataframe插入行插入行数据，前提是要插入的这一行的值的个数能与dataframe中的列数对应且列名相同，思路：先切割，再拼接。...假如要插入的dataframe如df3有5列，分别为[‘date’,’spring’,’summer’,’autumn’,’winter’]，（1）插入空白一行方法一：利用append方法将它们拼接起来...autumn','winter'] ------------------------------------------------------------------------ #灵活修改列名方法，可以选择

2.1K2 0

Pandas DataFrame 取整列

使用 df = pd.read_csv("csv_file.csv") 读出来的数据就是 DataFrame 格式 ?...pandas.core.frame.DataFrame'> 取整列的方式三种 (1⃣️ [] 2⃣️ loc 3⃣️ iloc）参考：https://www.kdnuggets.com...= df.iloc[:, 1:2].values print(col_integer_location) print(col_integer_location.shape) iloc [开始行:结束行(...不含), 开始列:结束列(不含)] 空着表示全选 [:,1:2] 行全选，列选 1至2列但不包含第2列结果和 1⃣️ 是一样的就不截图了?...官文参考：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html col_label = df.loc[:, 'High

1.7K5 0

Pandas 如何创建 DataFrame

参考链接：创建一个Pandas DataFrame – Start 如何创建 Series？ ...import pandas as pd # 自动创建 index my_data = [10, 20, 30] s = pd.Series(data=my_data) print(s) # 指定 index...import numpy as np import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns', 100) pd.set_option('display.max_rows...', 100) pd.set_option('display.width', 1000) # 通过 numpy 数组创建 DataFrame，默认行标签和列标签 data = np.random.randn...(6, 4) df = pd.DataFrame(data) print(df) # 指定行标签和列标签 row_index = pd.date_range('20180101', periods=6)

1.6K0 0

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数【知识点】用法： DataFrame.drop(labels=None,axis=0,index=None,columns=None, inplace...=False) 参数说明： labels 就是要删除的行列的名字，用列表给定 axis 默认为0，指删除行，因此删除columns时要指定axis=1； index 直接指定要删除的行 columns...直接指定要删除的列 inplace=False，默认该删除操作不改变原数据，而是返回一个执行删除操作后的新dataframe； inplace=True，则会直接在原数据上进行删除操作，删除后无法返回。...因此，删除行列有两种方式： 1）labels=None,axis=0的组合 2）index或columns直接指定要删除的行或列【实例】 # -*- coding: UTF-8 -*- import...pandas as pd df=pd.read_excel('data_1.xlsx') print(df) df=df.drop(['学号','语文'],axis=1) print(df) df=df.drop

4.7K3 0

pandas DataFrame的创建方法

pandas DataFrame的增删查改总结系列文章： pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas...DataFrame的修改方法在pandas里，DataFrame是最经常用的数据结构，这里总结生成和添加数据的方法： ①、把其他格式的数据整理到DataFrame中； ②在已有的DataFrame...关于选择列，有些时候我们只需要选择dict中部分的键当做DataFrame的列，那么我们可以使用columns参数，例如我们只选择'id'，'name'列： test_dict_df = pd.DataFrame...在已有的DataFrame中，增加N列或者N行加入我们已经有了一个DataFrame，如下图: ?...中删除N列或者N行）（在DataFrame中查询某N列或者某N行）（在DataFrame中修改数据）

2.6K2 0

python pandas dataframe函数_Python Pandas dataframe.ne()用法及代码示例

参考链接：带有Pandas的Python：带有示例的DataFrame教程 Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。...Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。 Pandas dataframe.ne()函数使用常量，序列或其他按元素排列的 DataFrame 检查 DataFrame 元素的不等式。...# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":... 让我们创建系列 # importing pandas as pd import pandas as pd # create series sr = pd.Series([3, 2, 4, 5,...# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the first dataframe df1=pd.DataFrame({"A":

1.6K0 0

Pandas DataFrame 数据合并、连接

merge 通过键拼接列 pandas提供了一个类似于关系数据库的连接(join)操作的方法merage,可以根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来语法如下： merge(left...right_index=False, sort=True, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False) 用于通过一个或多个键将两个数据集的行连接起来...或者想直接使用行索引作为连接键的话，就将 left_index=False, right_index=False 设为 True。...对于多对多连接，结果采用的是行的笛卡尔积。...right_on：右则DataFrame中用作连接键的列名 left_index：使用左则DataFrame中的行索引做为连接键 right_index：使用右则DataFrame中的行索引做为连接键

3.5K5 0

使用Pandas melt()重塑DataFrame

重塑 DataFrame 是数据科学中一项重要且必不可少的技能。在本文中，我们将探讨 Pandas Melt() 以及如何使用它进行数据处理。...例如， id_vars = 'Country' 会告诉 pandas 将 Country 保留为一列，并将所有其他列转换为行。...的melt() 函数默认情况下会将所有其他列（除了 id_vars 中指定的列）转换为行。...melt 我们也可以直接从 Pandas 模块而不是从 DataFrame 调用melt()。...让我们重塑 3 个数据集并将它们合并为一个 DataFrame。

3.1K1 1

【说站】Python Pandas数据框如何选择行

Python Pandas数据框如何选择行说明 1、布尔索引( df[df['col'] == value] ) 2、位置索引( df.iloc[...]) 3、标签索引( df.xs(...))...假设我们的标准是 column 'A'=='foo' （关于性能的注意事项：对于每个基本类型，我们可以通过使用 Pandas API 来保持简单，或者我们可以在 API 之外冒险，通常进入 NumPy，...设置我们需要做的第一件事是确定一个条件，该条件将作为我们选择行的标准。我们将从 OP 的案例开始column_name == some_value，并包括一些其他常见用例。...借用@unutbu： import pandas as pd, numpy as np df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'...数据框选择行的方法，希望对大家有所帮助。

1.5K4 0

Pandas DataFrame创建方法大全

Pandas是Python的数据分析利器，DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构，可以把DataFrame视为一个二维数据表，每一行都表示一个数据记录。...本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。...使用CSV文件创建DataFrame 1、创建空的Pandas DataFrame 学编程，上汇智网，在线编程环境，一对一助教指导。...上面的代码创建了一个3行3列的二维数据表，结果看起来是这样： ? 嗯，所有数据项都是NaN。...2、手工创建Pandas DataFrame 接下来让我们看看如何使用pd.DataFrame手工创建一个Pandas数据帧： df = pd.DataFrame(data=['Apple','Banana

5.9K2 0

Pandas DataFrame 多条件索引

问题背景在数据分析和处理中，经常需要根据特定条件过滤数据，以提取感兴趣的信息。...Pandas DataFrame 提供了多种灵活的方式来索引数据，其中一种是使用多条件索引，它允许使用逻辑条件组合来选择满足所有条件的行。...解决方案可以使用以下步骤来实现多条件索引：首先，使用 isin() 方法来选择满足特定值的条件。isin() 方法接受一个列表或元组作为参数，并返回一个布尔值掩码，指示每个元素是否包含在列表或元组中。...然后，使用 ~ 运算符来否定布尔值掩码，以选择不满足该条件的行。最后，使用 & 运算符来组合多个布尔值掩码，以选择满足所有条件的行。...然后，我们使用多条件索引来选择满足以下条件的行：水果包含在 fruitsInclude 列表中蔬菜不包含在 vegetablesExclude 列表中我们还选择了满足以下条件的行：水果包含在 fruitsInclude

2061 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

在pandas中遍历DataFrame行

如何遍历pandas当中dataframe的行

Pandas DataFrame显示行和列的数据不全

pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式

Pandas DataFrame笔记

【说站】Python DataFrame如何根据列值选择行

Pandas-3. DataFrame

【数据处理包Pandas】DataFrame数据选择的基本方法

pandas.DataFrame()入门

Pandas个人操作练习（1）创建dataframe及插入列、行操作

Pandas DataFrame 取整列

Pandas 如何创建 DataFrame

pandas dataframe删除一行或一列：drop函数

pandas DataFrame的创建方法

python pandas dataframe函数_Python Pandas dataframe.ne()用法及代码示例

Pandas DataFrame 数据合并、连接

使用Pandas melt()重塑DataFrame

【说站】Python Pandas数据框如何选择行

Pandas DataFrame创建方法大全

Pandas DataFrame 多条件索引

扫码

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