pandas at loc_pandas str

pandas at loc_pandas strpandas中.loc和.iloc以及.at和.iat的区别显示索引和隐式索引显示索引和隐式索引importpandasaspddf=pd.DataFrame({‘姓名’:[‘张三’,‘李四’,‘王五’],‘成绩’:[85,59,76]})#传入冒号‘:’,表示所有行或者列#显示索引:loc,第一个参数为index切片,第二个为columnsdf.loc[2] #index为…

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

pandas中.loc和.iloc以及.at和.iat的区别

显示索引和隐式索引

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({ 
   '姓名':['张三','李四','王五'],'成绩':[85,59,76]})

#传入冒号‘:’,表示所有行或者列
#显示索引.loc,第一个参数为 index切片,第二个为 columns列名

df.loc[2]	#index为2的记录,这里是王五的成绩。
df.loc[:,'姓名']	#第一个参数为冒号,表示所有行,这里是筛选姓名这列记录。

#隐式索引.iloc(integer_location) 只能传入整数

df.iloc[:2,:]	#张三和李四的成绩,跟列表切片一样,冒号左闭右开。
df.iloc[:,'成绩']	#输入中文,这里就报错了,只能使用整数。

#也可以使用at定位到某个元素
语法规则:df.at[index,columns]

df.at[1,'成绩']		#使用索引标签,李四的成绩
df.iat[1,1]  #类似于iloc使用隐式索引访问某个元素
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/179034.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号