Series和Datafram索引的原理一样,我们以Dataframe的索引为主来学习 列索引:df['列名'] (Series不存在列索引) 行索引:df.loc[]、df.iloc[] 选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 输出 ...
Series和Datafram索引的原理一样,我们以Dataframe的索引为主来学习 列索引:df['列名'] (Series不存在列索引) 行索引:df.loc[]、df.iloc[] 选择列 / 选择行 / 切片 / 布尔判断 输出 ...
一、轴向上删除条目 通过drop方法,可以删除Series的一个元素,或者DataFrame的一行或一列。默认情况下,drop方法按行删除,且不会修改原数据,但指定axis=1则按列删除,指定inplace=True则修改原数据。 二、索引和切片 Series的打印效果,让我们 ...
一、疑惑 今天在看《Python Cookbook》第四章Python技巧的4.7小节时,发现一段初看起来让人疑惑的代码。该小节的任务是将一个包含列表(行)的列表,转换成一个新的列表。新的列表包 ...
切片,就像面包,给几刀,切成一片一片,可以做成吐司,也可以做成三明治,口味更佳: 列表(list)、元组(tuple)、字符串(str)都能进行切片,得到子片段,实际上切片操作比想象的要强大很多,能取值,亦能赋值。 忽略最后一个元素 切片是用下标和冒号来描述的,比如s[2:13 ...
一.拷贝 二.赋值 ...
DataFrame数据筛选——loc,iloc,ix,at,iat 条件筛选 单条件筛选 选取col1列的取值大于n的记录: data[data['col1'] ...
读取文件 numpy.loadtxt() import numpy as np dataset_filename = "affinity_dataset.txt" X = np.load ...
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集,主要用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。 很多初学者在数据的选取,修改和切片时经常面临一些困惑。这是因为Pandas提供了太多方法可以做同样的事情,方法选择不当,可能导致一些意想不到的错误。 Pandas切片 Pandas数据访问 ...