1.按列取、按索引/行取、按特定行列取 import numpy as np from pandas import DataFrame import pandas as pd df=DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index ...

https://www.cnblogs.com/nxf-rabbit75/p/10105271.html ...

import pandas as pddata = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]})提取列单列data['a'] 多列data[['a', 'b']] 使用 .loc或者 .iloc 提取第一个参数是行，第二个参数为列 ...

初始化 data = {'db':['my','my','my','dm','dm','dm'],'table':['s','cs','c','book','order','cus']} >>> data = DataFrame(data ...

之前已经学过DataFrame与DataFrame相加,Series与Series相加,这篇介绍下DataFrame与Series的相加: 首先将Series的索引值和DataFrame的索引值相匹配, s[0] 是 1 , df[0] 是 [10,20,30,40 ...

想要随意的在pandas 和spark 的dataframe之间进行转换，list类型是关键，因为想要创建pandas的dataframe，方法之一就是使用list类型的data进行创建，而如果要创建spark的dataframe， list也是一种方法。 所以呢，下面的代码我添加了一些注释 ...

适用场景： 插入数据到mysql中，中途中断，导致部分数据未插入成功。避免下次插入时插入了重复的数据。 思路： 1、读取已插入的数据， 2、读取全部数据（包含已插入和未插入的）， 3、将已插 ...

取DataFrame里面某个位置的值 知道index的时候： 这里用index做循环,去每一行某一列的值，直接用 df.loc[index][column name] 即可 不知道index的时候 这里取某一行某一列的值,得用函数，要么出来的是一个列表而非对应位置的值 修改 ...