python df.loc 选取不连续的列
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Pandas——筛选数据(loc、iloc)
文章目录1.普通方法筛选2.loc(纯标签筛选)3. iloc(纯数字筛选)4.ix(标签与数字的混合筛选)5.判断条件筛选 1.普通方法筛选 我们首先构造了一个 5X4 的矩阵数据。 import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range('20200315', periods = 5) df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4), index = dates, columns = ['A', 'B','C','D']) print(df) #输出 A
Pandas数据选取方法[项目代码]
本文详细介绍了Pandas中多种数据选取的方法,包括行(列)选取(df[])、区域选取(df.loc[], df.iloc[], df.ix[])和单元格选取(df.at[], df.iat[])。文章通过实例演示了每种方法的使用场景和区别,例如df.loc[]只能使用标签索引,df.iloc[]只能使用整数索引,而df.ix[]则两者皆可。此外,还探讨了不同方法的返回值类型(DataFrame、Series或基本数据类型)以及在实际应用中的选择建议。
基于DataFrame筛选数据与loc的用法详解
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