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)...读取第二行的值 (2)读取第二行的值 (3)同时读取某行某列 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...,"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...3, 2:4]中的第4行、第5列取不到 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/178799.html原文链接:https://javaforall.cn
在Excel中,我们可以看到行、列和单元格,可以使用“=”号或在公式中引用这些值。...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。...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。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。
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。...接下来我们再看看获取指定行指定列的数据df.loc[2, "2022年"]是不是很简单,大家要注意的是,这里的2并不算是所以哦,而是行名称,只不过是用了padnas自动帮我创建的行名称。...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。
,但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数: apply函数 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。...这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回一个结果...,则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...比如读取一个表格: 假如我们想要得到表格中的PublishedTime和ReceivedTime属性之间的时间差数据,就可以使用下面的函数来实现: import pandas as pd import...函数多了两个参数,这样我们在使用apply函数的时候要自己传递参数,代码中显示的三种传递方式都行。
,但是我认为其中最好用的函数是下面这个函数: apply函数 apply函数是`pandas`里面所有函数中自由度最高的函数。...这个函数需要自己实现,函数的传入参数根据axis来定,比如axis = 1,就会把一行数据作为Series的数据结构传入给自己实现的函数中,我们在函数中实现对Series不同属性之间的计算,返回一个结果...,则apply函数会自动遍历每一行DataFrame的数据,最后将所有结果组合成一个Series数据结构并返回。...函数多了两个参数,这样我们在使用apply函数的时候要自己传递参数,代码中显示的三种传递方式都行。...Pandas的Apply函数具体使用的文章就介绍到这了,更多相关Pandas Apply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!
这是Python数据分析实战基础的第四篇内容,也是基础系列的最后一篇,接下来就进入实战系列了。本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。 为什么说第二好用呢?...我们单独用一篇来为apply树碑立传,原因有二,一是因为apply函数极其灵活高效,甚至是重新定义了pandas的灵活,一旦熟练运用,在数据清洗和分析界可谓是“屠龙在手,天下我有”;二是apply概念相对晦涩...Apply初体验 apply函数,因为她总是和分组函数一起出现,所以在江湖得了个“groupby伴侣”的称号。...我们指定“综合成绩”列,然后把max函数直接传入apply参数内,返回了对应分组内成绩的最大值。有一些常见函数,如max、min、len等函数可以直接传入apply。...而取第3名的城市和销售,表明我们需要城市和销售两个字段,所以在分组后指明这两列: ?
来源:kaggle竞赛宝典 本文约2000字,建议阅读5分钟 本文为你介绍让apply函数加速600倍的小技巧。...apply函数来进行处理,而apply函数是非常慢的,本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例,原始的Apply函数处理下面这个问题,需要18.4s的时间。...所以我们可以使用Swift进行加速,在使用Swift之后,相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...,我们将简单的Apply函数加速了几百倍,具体的: Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization
apply函数来进行处理,而apply函数是非常慢的,本文我们就介绍如何加速apply函数600倍的技巧。...实验对比 01 Apply(Baseline) 我们以Apply为例,原始的Apply函数处理下面这个问题,需要18.4s的时间。...所以我们可以使用Swift进行加速,在使用Swift之后,相同的操作在我的机器上可以提升到7.67s。...如果我们的操作是可以直接向量化的话,那么我们就尽可能的避免使用: for循环; 列表处理; apply等操作 在将上面的问题转化为下面的处理之后,我们的时间缩短为:421 ms。...,我们将简单的Apply函数加速了几百倍,具体的: Apply: 18.4 s Apply + Swifter: 7.67 s Pandas vectorizatoin: 421 ms Pandas vectorization
apply 是 pandas 库的一个很重要的函数,多和 groupby 函数一起用,也可以直接用于 DataFrame 和 Series 对象。...主要用于数据聚合运算,可以很方便的对分组进行现有的运算和自定义的运算。 ?...美国人口普查数据 问题 以每个州人口最多的 3 个县的人口总和为这个州人口的衡量标准,哪 3 个州人口最多? 在 2010 年至 2015 年间人口变化幅度最大的是哪个县?...CENSUS2010POP'].sum() grouped = only_county[['STNAME', 'CTYNAME', 'CENSUS2010POP']].groupby('STNAME').apply...'POPESTIMATE2015']] return pop_year.max() - pop_year.min() only_county.loc[only_county.apply
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}, {...对于每一行,都希望能够通过列名访问对应的元素(单元格中的值)。...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...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:不要修改行你不应该修改你正在迭代的东西...对于大量的列(> 255),返回常规元组。 第二种方案: apply 您也可以使用df.apply()遍历行并访问函数的多个列。
作者:严小样儿 来源:统计与数据分析实战 前言 pandas作为数据处理与分析的利器,它的江湖地位非同小可。...在我们数据处理与分析过程中,有时候需要对某一列的每一个值都进行处理,这时候推荐大家使用apply或者map。 但是,二者又有啥区别呢?一起来通过几个小例子学习一下吧。...: object 需要注意的是,apply不仅可以用于Series,还可用于DataFrame,具体可以根据自己的业务需要,及数据处理规范来使用即可。...(3)一般情况下,apply应用更广泛,尤其是自定义函数带多个参数时,建议使用apply。...大家可以在群里交流关于数据分析&数据挖掘的相关内容,还没有加入的小伙伴可以扫描下方管理员二维码,进群前一定要关注公众号奥,关注后让管理员帮忙拉进群,期待大家的加入。
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
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...获取第0行数据 Df ?...6, 7]} df_1 = pd.DataFrame(dict_1, columns=["time", "pos", "value1"]) print(df_1, "\n") print("\n获取列信息...("\n获取行信息") df_2 = df_1.T print(df_2) list5 = df_2[0].tolist() print(list5) print(type(list5)) 代码截图
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
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。...默认情况下,它不能处理字母型的字符串’pandas’: >>> pd.to_numeric(s) # or pd.to_numeric(s, errors='raise') ValueError: Unable...DataFrame 如果想要将这个操作应用到多个列,依次处理每一列是非常繁琐的,所以可以使用DataFrame.apply处理每一列。...在这种情况下,设置参数: df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') 然后该函数将被应用于整个DataFrame,可以转换为数字类型的列将被转换,而不能(例如,它们包含非数字字符串或日期...)的列将被单独保留。
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 =...(index) # 输出每行的索引值 1 2 row[‘name’] # 对于每一行,通过列名name访问对应的元素 for row in df.iterrows(): print(row[‘c1
先来添加列 data = [‘a’,’b’,’c’] df[‘字母’] = data import pandas as pd filename = '....pd.read_csv(filename,encoding='gbk') data = ['a','b','c'] df['字母'] = data df.to_csv(filename,index=None) 由于我们的列标签是中文...,所以是encoding=‘gbk’ 由于我将文件放在了python的工程文件夹内,所以filename=’....再来添加行 df.loc[4]=[4,’d’] import pandas as pd filename = '....,希望对大家的学习有所帮助。
函数格式为:apply(func,*args,**kwargs)用途:当一个函数的参数存在于一个元组或者一个字典中时,用来间接的调用这个函数,并肩元组或者字典中的参数按照顺序传递给参数解析:args是一个包含按照函数所需参数传递的位置参数的一个元组...,而其中args如果不传递,kwargs需要传递,则必须在args的位置留空apply的返回值就是函数func函数的返回值def function(a,b): print(a,b) apply...,('cai',),{'b':'caiquan'}) apply(function,(),{'a':'caiquan','b':'Tom'}) #--使用 apply 函数调用基类的构造函数...1.01 1.0 1.0 0.02 0.5 0.0 0.53、默认axisdf3 = df.copy()df3 = df3.apply(f)df3 # 在DataFrame...中apply函数默认的是axis=0,取的是列数 A B C0 0.0 0.0 1.01 1.0 1.0 0.02 0.5 0.0
用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame...,这种轴索引包含索引器的series不能采用ser[-1]去获取最后一个,这会引起歧义。...6所在的行中的第4列,有点拗口 Out[31]: d three 13 data.ix[data.a 5,2:4] #选择'a'列中大于5所在的行中的第3-5(不包括5)列 Out[32]: c...d three 12 13 data.ix[data.a 5,[2,2,2]] #选择'a'列中大于5所在的行中的第2列并重复3次 Out[33]: c c c three 12 12 12 #还可以行数或列数跟行名列名混着用...github地址 到此这篇关于python中pandas库中DataFrame对行和列的操作使用方法示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas库DataFrame行列操作内容请搜索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
今天这篇文章我们来聊聊dataframe中的广播机制,以及apply函数的使用方法。 dataframe广播 广播机制我们其实并不陌生, 我们在之前介绍numpy的专题文章当中曾经介绍过广播。...apply方法除了可以用在一整个DataFrame上之外,我们也可以让它应用在某一行或者是某一列或者是某一个部分上,应用的方法都是一样的。...比如我们可以这样对DataFrame当中的某一行以及某一列应用平方这个方法。 ? 另外,apply中函数的作用域并不只局限在元素,我们也可以写出作用在一行或者是一列上的函数。...也就是说apply的作用范围是Series,虽然最终的效果是每一个元素都被改变了,但是apply的作用域并不是元素而是Series。我们通过apply操作行或者列,行和列将改变应用到每一个元素。...总结 今天的文章我们主要介绍了pandas当中apply与applymap的使用方法, 这两个方法在我们日常操作DataFrame的数据非常常用,可以说是手术刀级的api。
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