首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

通过iloc切片设置数据帧的列安全吗?

通过iloc切片设置数据帧的列是安全的。iloc是pandas库中用于基于整数位置进行索引和切片的方法,用于选取特定的行或列。在数据帧中,行和列的位置从0开始计数。

当使用iloc进行切片时,可以通过指定行和列的整数位置范围来选择需要操作的部分。例如,可以使用iloc[:, 1:3]表示选择所有行的第1列到第3列(不包括第3列)。

切片操作不会改变原始数据帧,而是返回一个包含选定部分的新数据帧。因此,通过iloc切片设置数据帧的列是安全的,不会对原始数据产生影响。

对于切片后的列数据,可以通过赋值运算符(=)来修改其值。例如,可以使用df.iloc[:, 1:3] = new_values将新的值赋给选定的列。

在云计算中,数据分析和处理是一项重要任务。利用云计算平台提供的强大计算能力和存储资源,可以对大规模的数据进行快速处理和分析。在这个过程中,使用pandas库进行数据操作是很常见的,而iloc切片操作是pandas库中灵活且高效的方法之一。

腾讯云为云计算提供了一系列丰富的产品和服务。在数据分析领域,腾讯云提供了强大的云数据库 TencentDB、分布式存储服务 Tencent COS、大数据处理平台腾讯云数极客等产品,可满足各种规模和需求的数据处理任务。

以下是腾讯云相关产品的介绍链接地址:

通过利用腾讯云的产品和使用pandas的iloc切片操作,您可以高效地进行数据分析和处理,实现各种业务需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

数据科学 IPython 笔记本 7.5 数据索引和选择

作为一维数组序列 Series建立字典式接口上,并通过与 NumPy 数组相同基本机制,提供数组式项目选择,即切片,掩码和花式索引。...数据数据选择 回想一下,DataFrame在很多方面都类似二维或结构化数组,在其它方面莱斯共享相同索引Series结构字典。在我们探索此结构中数据选择时,记住些类比是有帮助。...作为字典数据 我们将考虑第一个类比是,DataFrame作为相关Series对象字典。...作为二维数组数据 如前所述,我们还可以将DataFrame视为扩展二维数组。...使用iloc索引器,我们可以索引底层数组,好像它是一个简单 NumPy 数组(使用隐式 Python 风格索引),但结果中保留了DataFrame索引和标签: data.iloc[:3, :2]

1.7K20

python数据分析——数据选择和运算

PythonPandas库为我们提供了强大数据选择工具。通过DataFrame结构化数据存储方式,我们可以轻松地按照行或进行数据选择。...关键技术: 二维数组索引语法总结如下: [对行进行切片,对切片] 对行切片:可以有start:stop:step 对切片:可以有start:stop:step import pandas...关键技术:可以通过对应下标或行索引来获取值,也可以通过值获取对应索引对象以及索引值。 具体程序代码如下所示: ②取行方式 【例】通过切片方式选取多行。...函数语法为: .iloc[整数、整数列表、整数切片、布尔列表以及函数]。[ ]里面的使用方法同.loc[ ]方法。...可以采用求和函数sum(),设置参数axis为0,则表示按纵轴元素求和,设置参数axis为1,则表示按横轴元素求和,程序代码如下所示: 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象mean

16210
  • Pandas 秘籍:1~5

    使用set_index,可以通过将drop参数设置为False将保留在数据中。 更多 相反,可以使用reset_index方法将索引变成一。...您通常会首先执行一组任务来检查数据? 您是否了解所有可能数据类型? 本章首先介绍您第一次遇到新数据集时可能要执行任务。 本章通过回答在 Pandas 中不常见常见问题继续进行。...和cumprod 四、选择数据子集 在本章中,我们将介绍以下主题: 选择序列数据 选择数据行 同时选择数据行和 同时通过整数和标签和选择数据 加速标量选择 以延迟方式对行切片 按词典顺序切片...此秘籍展示了如何通过.iloc通过整数位置以及通过.loc通过标签选择序列数据。 这些索引器不仅获取标量值,还获取列表和切片。...我们找到要切片开始和结束整数位置。 我们添加一个是因为用.iloc切片不包括最后一项。 步骤 3 将切片符号与行和一起使用。

    37.4K10

    Pandas库基础使用系列---获取行和

    前言我们上篇文章简单介绍了如何获取行和数据,今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定数据我们依然使用之前数据。...我们先看看如何通过切片方法获取指定所有行数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到,行位置我们使用类似python中切片语法。...大家还记得它们区别?可以看看上一篇文章内容。同样我们可以利用切片方法获取类似前4这样数据df.iloc[:, :4]由于我们没有指定行名称,所有指标这一也计算在内了。.../data/年度数据.xls", skiprows=skip_rows, index_col=0)然后,通过下面这段代码获取多行多df.loc[["市辖区数(个)", "镇数(个)"], ["2021...通常是建议这样获取,因为从代码可读性上更容易知道我们获取是哪一行哪一。当然我们也可以通过索引和切片方式获取,只是可读性上没有这么好。

    58300

    精品教学案例 | 权利游戏:战争数据分析

    故事里面提到几大关键战役,有什么值得关注信息? 北方战争结果是什么,有什么影响? 下面我们主要采用.loc切片操作方法来获得我们需要的确切数据形式。...类似的,我们计划这一节用.iloc方法进行切片处理,试图回答下面几个问题: 冬季是从A.C300年开始? 战争末期还有什么大战役? 下面我们将介绍.iloc方法进行切片操作。...1开始,所以用整数切片形式时候也需要记住.iloc方法使根据位置进行索引,比如选取前两行两: battles.iloc[0:2,0:2] 即选取位置为0,1行列数据。...总结 《权力游戏》故事讲到这里就结束了,下面我们简要回顾一下本案例介绍要点以及读者需要掌握知识点: 了解数据三种切片操作方式特点。 学会设置这三种切片操作参数,以获取想要数据集。...学会使用.loc或.iloc方法,以避免链式赋值出现警告。 练习通过切片操作以及可视化操作进行简单数据分析。

    1.1K00

    3. Pandas系列 - DataFrame操作

    概览 pandas.DataFrame 创建DataFrame 列表 字典 系列(Series) 选择 添加 删除 pop/del 行选择,添加和删除 标签选择 loc 按整数位置选择 iloc...行切片 附加行 append 删除行 drop 数据(DataFrame)是二维数据结构,即数据以行和表格方式排列 数据(DataFrame)功能特点: 潜在是不同类型 大小可变 标记轴...2 index 对于行标签,要用于结果索引是可选缺省值np.arrange(n),如果没有传递索引值。 3 columns 对于标签,可选默认语法是 - np.arange(n)。...这只有在没有索引传递情况下才是这样。 4 dtype 每数据类型。 5 copy 如果默认值为False,则此命令(或任何它)用于复制数据。...创建DataFrame Pandas数据(DataFrame)可以使用各种输入创建 列表 字典 系列(Series) Numpy ndarrays 另一个数据(DataFrame) 列表 import

    3.9K10

    Python数据分析之pandas数据选取

    在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行()选取(单维度选取):df[]。这种情况一次只能选取行或者,即一次选取中,只能为行或者设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件)。...Dataframe对象每一都有列名,可以通过列名实现对选取。 1)选取行 选取行方式包括三种:整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。...对数据进行筛选,可以通过df.loc[],df.iloc[],df.ix[]三种方法实现。...采用df.loc[],df.iloc[],df.ix[]这三种方法进行数据选取时,方括号内必须有两个参数,第一个参数是对行筛选条件,第二个参数是对筛选条件,两个参数用逗号隔开。...不过我看到有资料说,不建议使用df.ix[],因为df.loc[]和df.iloc[]更精确(有?我没理解精确在哪,望告知)。

    1.6K30

    Python数据分析之pandas数据选取

    在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况: 1)行()选取(单维度选取):df[]。这种情况一次只能选取行或者,即一次选取中,只能为行或者设置筛选条件(只能为一个维度设置筛选条件)。...Dataframe对象每一都有列名,可以通过列名实现对选取。 1)选取行 选取行方式包括三种:整数索引切片、标签索引切片和布尔数组。...对数据进行筛选,可以通过df.loc[],df.iloc[],df.ix[]三种方法实现。...采用df.loc[],df.iloc[],df.ix[]这三种方法进行数据选取时,方括号内必须有两个参数,第一个参数是对行筛选条件,第二个参数是对筛选条件,两个参数用逗号隔开。...不过我看到有资料说,不建议使用df.ix[],因为df.loc[]和df.iloc[]更精确(有?我没理解精确在哪,望告知)。

    2.8K31

    数据科学原理与技巧 三、处理表格数据

    .iloc工作方式类似.loc,但接受数字索引而不是标签。 它切片中没有包含右边界,就像 Python 列表切片。...读取 CSV 文件 pd.read_csv() 使用标签或索引来切片 .loc和.iloc 使用谓词对行切片 在.loc中使用布尔值序列 对行排序 .sort_values() 分组和透视 在本节中...F Mary 透视 如果按两分组,则通常可以使用数据透视表,以更方便格式显示数据。...我们现在可以将最后一个字母这一添加到我们婴儿数据中。...通过在pandas文档中查看绘图,我们了解到pandas将DataFrame一行中绘制为一组条形,并将每显示为不同颜色条形。 这意味着letter_dist表透视版本将具有正确格式。

    4.6K10

    Pandas知识点-索引和切片操作

    索引和切片操作是最基本最常用数据处理操作,Pandas中索引和切片操作基于Python语言特性,支持类似于numpy中操作,也可以使用行标签、标签以及行标签与标签组合来进行索引和切片操作...为了避免数据量太大,只取了前5行数据。查看读取数据还是很多,为了让数据再精简一点,接下来将后面几列删除。默认行索引是数值索引,为了方便后面演示索引操作,设置日期为索引。 ?...loc属性是基于索引名来获取数据,在loc中行索引和索引都要使用索引名,iloc属性是基于数值索引来获取数据,在iloc行索引和索引都要使用数值索引。...loc中传入需要切片行索引和索引索引名,iloc中传入需要切片行索引和索引数值索引范围。...使用iloc进行切片操作时,切片规则与Python基本切片规则相同,传入切片索引是左闭右开(包含起始值,不包含结束值)。 ?

    2.3K20

    数据分析索引总结(上)Pandas单级索引

    iloc长处在于, 可以同时对和行进行切片 df['Height'].head() 更简洁使用列名标签索引方式 df.Height.head() ④ 多索引 df.loc[:,['Height...iloc方法 ① 单行索引 df.iloc[3] ② 多行索引 注意结尾是不包含---和list切片保持一致 df.iloc[3:5] ③ 单列索引 df.iloc[:,3].head() ④ 多索引...df.iloc[3::4,7::-2]#.head() ⑥ 函数式索引 注意: 由于是iloc,返回值必须是由默认整数索引作为元素构成类list数据结构。...1] 使用iloc,后边接默认整数索引 s.iloc[1] ② 多行索引 使用是绝对位置整数切片,与元素无关,这里容易混淆。...with these indexers [ at 0x00000000083FFCA8>] of 是因为方括号不能直接接整数索引切片

    5.1K40

    聊聊 操作符,最后引出一个看似.....

    原生Python中,[] 操作符常见是与 list 搭配使用,并且 [] 操作符支持对象只能是:整形,切片,list等可迭代对象是禁止。...利用行切片整数索引,获取数据,Pandas依然延续了原生Python风格,如下: df1[1:3]#结果 c1 c2 c3r2 1 1 2r3 8 7 3 Pandas...还对此做了增强,同时支持:行切片标签索引,获取数据,如下,注意包括终止标签。...它还支持:DataFrame 先问您一下:您知道 df1 > 4 返回类型是什么? 答案: DataFrame实例,结果如下,元素取值不难理解。...今天,只想尽量聊透 [] 操作符访问数据这个知识点,当然还有更多访问数据函数,比如iloc, loc等。 欢迎留言,畅所欲言。 难得早下班,静下心来,书写1个多小时,还是感觉挺踏实

    42920

    pandas中loc和iloc_pandas获取指定数据行和

    大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 实际操作中我们经常需要寻找数据某行或者某,这里介绍我在使用Pandas时用到两种方法:iloc和loc。...目录 1.loc方法 (1)读取第二行值 (2)读取第二值 (3)同时读取某行某 (4)读取DataFrame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)...读取第二行值 (2)读取第二行值 (3)同时读取某行某 (4)进行切片操作 ---- loc:通过行、名称或标签来索引 iloc通过行、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、索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行值 # 读取第二行值,与loc方法一样 data1...和columns进行切片操作 # 读取第2、3行,第3、4 data1 = data.iloc[1:3, 2:4] 结果: 注意: 这里区间是左闭右开,data.iloc[1:

    8.4K21

    pandas | 如何在DataFrame中通过索引高效获取数据

    说白了我们可以选择我们想要行中字段。 ? 索引也可以切片,并且可以组合在一起切片: ? iloc iloc从名字上来看就知道用法应该和loc不会差太大,实际上也的确如此。...同样iloc也支持传入多个行号。 ? iloc也支持二维索引,但是对于,我们也必须传入整数,也就是这个对应号。 ? 和loc不同,iloc切片也是左闭右开。 ?...这个时候可以取巧,我们可以通过iloc找出对应行之后,再通过索引方式去查询。 ? 这里我们在iloc之后又加了一个方括号,这其实不是固定用法,而是两个语句。...但如果是通过索引来查找对应若干行的话,其实也可以不用使用iloc,我们可以直接在df后面加上方括号来查询,一样可以得到结果。 ? 但是这种方式有一个限制,就是后面只能传入一个切片,而不能是一个整数。...比如我想要单独查询第2行,我们通过df[2]来查询是会报错。因为pandas会混淆不知道我们究竟是想要查询一还是一行,所以这个时候只能通过iloc或者是loc进行。

    12.9K10

    dataframe loc iloc_pythonisnull函数

    loc获取指定数据(行&) 3. iloc 位置索引 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 3.1.2 iloc 获取多行 3.2 iloc获取指定数据(行&)...关于python数据分析常用库pandas中DataFrameloc和iloc数据 基本方法总结归纳及示例如下: 1.准备一组DataFrame数据 import pandas as pd df...,则需要放在一个列表中;如果指定值是连续,并采用切片方式,则不需要加方括号。...位置索引 loc通过位置 在DataFrame中选取数据 3.1 iloc 获取行 3.1.1 iloc 获取单行 以获取第二行为例 print(df) print("================...3.2 iloc获取指定数据(行&) 获取所有行,指定 print("=======================") print(df.iloc[:, [1, 3]]) 获取所有行,指定连续

    86820

    【项目实战】自监控-07-DataFrame行列操作(中篇)

    语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列主要是实际在做项目的一个笔记 自监控项目,主要是对采集质量监控数据一个实时预警...Part 2:行操作 直接使用iloc属性获取,loc可以理解成location,iloc可以理解成integer location iloc依然紧跟一个[行,],中括号中放入拟需要行索引和索引,...但是行列索引只能使用整数,所以表示是一种位置,起始位为0 若不对进行筛选,则表示信息区域可以省略 若多于1行,可以使用一个列表表示对应行信息,也可以使用切片操作 切片操作[1:3],表示是[...Part 3:操作 使用iloc属性获取 [:,]其中行使用:即可,即保持所有行信息,只筛选信息 若多于1,可以使用一个列表表示对应信息,也可以使用切片操作 df2 = df.iloc[:...Part 4:行列混合操作 就是以上两种综合,[行,]对应行列信息都需要 当多于1行或者1时候,可以使用列表及切片操作 df3 = df.iloc[[1, 3], [1, 3]] print(

    30700

    pandas DataFrame 数据选取,修改,切片实现

    series类型数据 除此之外,还可以进行组合切片 input example output 整数(行索引) df.iloc[5,1] 选取第6行,第2数据 整数数组 df.iloc[[1,3...],[1,2]] 选取第2,4行;2,3数据 整数切片 df.iloc[1:3,1:3] 选取第2,3行;2,3数据 布尔值数组 df.iloc[[True,True,False],[True,...所以在对数据进行切片时候尽量使用iloc这类方法 df.iloc[0,0] #第0行第0数据,'Snow' df.iloc[1,2] #第1行第2数据,32 df.iloc[[1,3],0...:2] #第1行和第3行,从第0到第2(不包含第2数据 df.iloc[1:3,[1,2] #第1行到第3行(不包含第3行),第1和第2数据 4. ix, ix很强大,loc和iloc功能都能做到...df.ix[1,0:2] #第1行,从第0到第2(不包含第2数据 切片时,iloc行不含下标上限,loc,ix行包含,iloc和ix都不含下标上限。

    8.6K20
    领券