亚洲综合原千岁中文字幕_国产精品99久久久久久久vr_无码人妻aⅴ一区二区三区浪潮_成人h动漫精品一区二区三

主頁 > 知識庫 > Pandas讀取行列數(shù)據(jù)最全方法

Pandas讀取行列數(shù)據(jù)最全方法

熱門標(biāo)簽:西青語音電銷機器人哪家好 電梯新時達系統(tǒng)外呼顯示e 宿州電話機器人哪家好 無錫智能外呼系統(tǒng)好用嗎 地圖標(biāo)注與注銷 南昌地圖標(biāo)注 旅游廁所地圖標(biāo)注怎么弄 百應(yīng)電話機器人總部 成都呼叫中心外呼系統(tǒng)哪家強

1、讀取方法有按行(單行,多行連續(xù),多行不連續(xù)),按列(單列,多列連續(xù),多列不連續(xù));部分不連續(xù)行不連續(xù)列;按位置(坐標(biāo)),按字符(索引);按塊(list);函數(shù)有 df.iloc(), df.loc(), df.iat(), df.at(), df.ix()。

2、轉(zhuǎn)換為DF,賦值columns,index,修改添加數(shù)據(jù),取行列索引

data = {'省份': ['北京', '上海', '廣州', '深圳'],
        '年份': ['2017', '2018', '2019', '2020'],
        '總?cè)藬?shù)': ['2200', '1900', '2170', '1890'],
        '高考人數(shù)': ['6.3', '5.9', '6.0', '5.2']}
df = pd.DataFrame(data, columns=['省份', '年份', '總?cè)藬?shù)', '高考人數(shù)', '高數(shù)'],
                  index=['one', 'two', 'three', 'four'])
df['高數(shù)'] = ['90', '95', '92', '98']
print("行索引:{}".format(list(df.index)))
print("列索引:{}".format(list(df.columns)))
print(df.index[1:3])
print(df.columns[1])
print(df.columns[1:3])
print(df)

行索引:['one', 'two', 'three', 'four']
列索引:['省份', '年份', '總?cè)藬?shù)', '高考人數(shù)', '高數(shù)']
Index(['two', 'three'], dtype='object')
年份
Index(['年份', '總?cè)藬?shù)'], dtype='object')
       省份    年份   總?cè)藬?shù) 高考人數(shù)  高數(shù)
one    北京  2017  2200  6.3  90
two    上海  2018  1900  5.9  95
three  廣州  2019  2170  6.0  92
four   深圳  2020  1890  5.2  98

3、iloc不能通過[:, [1:3]]取連續(xù)數(shù)據(jù),取連續(xù)數(shù)據(jù)只能通過 df[df.columns[1:4]],先獲取列索引,再取數(shù)據(jù)。

print(df['省份'])  #按列名取列
print(df.省份)  #按列名取列
print(df[['省份', '總?cè)藬?shù)']])  #按列名取不連續(xù)列數(shù)據(jù)
print(df[df.columns[1:4]])  #按列索引取連續(xù)列數(shù)據(jù)
print(df.iloc[:, 1])  #按位置取列
print(df.iloc[:, [1, 3]])  #按位置取不連續(xù)列數(shù)據(jù)

one      北京
two      上海
three    廣州
four     深圳
Name: 省份, dtype: object
one      北京
two      上海
three    廣州
four     深圳
Name: 省份, dtype: object
       省份   總?cè)藬?shù)
one    北京  2200
two    上海  1900
three  廣州  2170
four   深圳  1890
         年份   總?cè)藬?shù) 高考人數(shù)
one    2017  2200  6.3
two    2018  1900  5.9
three  2019  2170  6.0
four   2020  1890  5.2
one      2017
two      2018
three    2019
four     2020
Name: 年份, dtype: object
         年份 高考人數(shù)
one    2017  6.3
two    2018  5.9
three  2019  6.0
four   2020  5.2

4、通過df.iloc[](數(shù)字)取行數(shù)據(jù),取部分行部分列時,要先寫行,再寫列;有條件的取數(shù)據(jù)

print(df[1:3])  #按行取數(shù)據(jù),這行代碼結(jié)果沒在下面輸出
print(df[df.高數(shù)>90])  #按行有條件的取數(shù)據(jù),結(jié)果沒輸出
print(df.iloc[1])  #按行取行數(shù)據(jù)
print(df.iloc[1, 3])  #按坐標(biāo)取
print(df.iloc[[1], [3]])  #按坐標(biāo)取
print(df.loc[df.index[1:3]])  #按行索引取行,但沒必要
print(df.iloc[1:3])  #按行取連續(xù)數(shù)據(jù)
print(df.iloc[[1, 3]])  按行取不連續(xù)數(shù)據(jù)
print(df.iloc[[1,2,3], [2,4]])  取部分行部分列數(shù)據(jù)

省份        上海
年份      2018
總?cè)藬?shù)     1900
高考人數(shù)     5.9
高數(shù)        95
Name: two, dtype: object
5.9
    高考人數(shù)
two  5.9
       省份    年份   總?cè)藬?shù) 高考人數(shù)  高數(shù)
two    上海  2018  1900  5.9  95
three  廣州  2019  2170  6.0  92
       省份    年份   總?cè)藬?shù) 高考人數(shù)  高數(shù)
two    上海  2018  1900  5.9  95
three  廣州  2019  2170  6.0  92
      省份    年份   總?cè)藬?shù) 高考人數(shù)  高數(shù)
two   上海  2018  1900  5.9  95
four  深圳  2020  1890  5.2  98
        總?cè)藬?shù)  高數(shù)
two    1900  95
three  2170  92
four   1890  98

5、通過df.loc[]索引(字符)取行數(shù)據(jù)。

print(df.loc['two'])
print(df.loc['two', '省份'])
print(df.loc['two':'three'])
print(df.loc[['one', 'three']])
print(df.loc[['one', 'three'], ['省份', '年份']])

省份        上海
年份      2018
總?cè)藬?shù)     1900
高考人數(shù)     5.9
高數(shù)        95
Name: two, dtype: object
上海
       省份    年份   總?cè)藬?shù) 高考人數(shù)  高數(shù)
two    上海  2018  1900  5.9  95
three  廣州  2019  2170  6.0  92
       省份    年份   總?cè)藬?shù) 高考人數(shù)  高數(shù)
one    北京  2017  2200  6.3  90
three  廣州  2019  2170  6.0  92
       省份    年份
one    北京  2017
three  廣州  2019

6、ix,iat,at取行列數(shù)據(jù),此方法不常用,可以使用上面方法即可。

print(df.ix[1:3])
print(df.ix[:, [1, 3]])
print(df.iat[1,3])
print(df.at['two', '省份'])

       省份    年份   總?cè)藬?shù) 高考人數(shù)  高數(shù)
two    上海  2018  1900  5.9  95
three  廣州  2019  2170  6.0  92
         年份 高考人數(shù)
one    2017  6.3
two    2018  5.9
three  2019  6.0
four   2020  5.2
5.9
上海

到此這篇關(guān)于Pandas讀取行列數(shù)據(jù)最全方法的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas讀取行列 內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

您可能感興趣的文章:
  • pandas 轉(zhuǎn)換成行列表進行讀取與Nan處理的方法
  • pandas Dataframe行列讀取的實例

標(biāo)簽:辛集 濰坊 渭南 七臺河 雅安 贛州 許昌 西安

巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《Pandas讀取行列數(shù)據(jù)最全方法》,本文關(guān)鍵詞  Pandas,讀取,行列,數(shù)據(jù),最全,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
  • 相關(guān)文章
  • 下面列出與本文章《Pandas讀取行列數(shù)據(jù)最全方法》相關(guān)的同類信息!
  • 本頁收集關(guān)于Pandas讀取行列數(shù)據(jù)最全方法的相關(guān)信息資訊供網(wǎng)民參考!
  • 推薦文章
    99久久精品国产麻豆| 欧美日本韩国| 成人免费观看的视频黄页| 国产高清视频免费| 成人免费观看的视频黄页| 精品久久久久久综合网| 国产高清视频免费观看| 国产a毛片| 日日日夜夜操| 九九九网站| 成人av在线播放| 精品久久久久久中文字幕一区| 可以免费在线看黄的网站| 午夜精品国产自在现线拍| 国产高清视频免费观看| 精品久久久久久中文字幕2017| 一级女性全黄久久生活片| 国产伦久视频免费观看视频| 国产一区免费在线观看| 色综合久久天天综合| 黄视频网站在线免费观看| 九九久久国产精品大片| 国产国语在线播放视频| 国产原创中文字幕| 天天做人人爱夜夜爽2020| 成人免费高清视频| 欧美爱色| 国产成人欧美一区二区三区的| 91麻豆tv| 黄视频网站免费观看| 国产韩国精品一区二区三区| 国产视频久久久| 国产一区精品| 日韩在线观看视频免费| 尤物视频网站在线| 在线观看导航| 高清一级淫片a级中文字幕| 成人在免费观看视频国产| 高清一级片| 亚久久伊人精品青青草原2020| 国产精品自拍在线观看| 尤物视频网站在线观看| 国产91精品系列在线观看| 台湾毛片| 欧美日本免费| 日韩专区一区| 欧美大片aaaa一级毛片| 一本高清在线| 久久福利影视| 午夜在线影院| 可以免费在线看黄的网站| 日韩中文字幕在线观看视频| 一级毛片视频在线观看| 国产美女在线观看| 日本伦理片网站| 99色视频在线观看| 欧美另类videosbestsex高清| 日本免费乱理伦片在线观看2018| 韩国毛片 免费| 国产一区二区精品久久91| 黄色免费三级| 久草免费在线色站| 精品国产香蕉伊思人在线又爽又黄| 成人免费观看视频| 精品视频在线观看一区二区| 好男人天堂网 久久精品国产这里是免费 国产精品成人一区二区 男人天堂网2021 男人的天堂在线观看 丁香六月综合激情 | 精品国产一区二区三区久久久狼| 国产高清在线精品一区a| 国产91精品一区二区| 久久久久久久网| 日韩欧美一及在线播放| 国产麻豆精品视频| 国产一区二区精品久久91| 青青久久精品| 久久久久久久免费视频| 尤物视频网站在线观看| 二级特黄绝大片免费视频大片| 亚洲天堂一区二区三区四区| 精品视频在线看| 一级女性全黄久久生活片| 麻豆系列国产剧在线观看| 欧美18性精品| 青青久久精品| 999久久66久6只有精品| 国产成+人+综合+亚洲不卡| 国产成+人+综合+亚洲不卡| 99久久网站| 欧美大片毛片aaa免费看| 欧美大片一区| 成人高清视频免费观看| 黄色福利片| 国产综合91天堂亚洲国产| 人人干人人草| 欧美a免费| 91麻豆精品国产自产在线| 日本在线不卡视频| 亚洲精品久久久中文字| 精品视频在线观看免费| 精品视频一区二区三区免费| 国产一区二区精品久| 欧美激情一区二区三区在线 | 亚洲女人国产香蕉久久精品| 日本免费乱人伦在线观看| 韩国三级香港三级日本三级| 国产美女在线一区二区三区| 91麻豆精品国产综合久久久| 午夜激情视频在线播放| 国产视频一区在线| a级黄色毛片免费播放视频| 国产一区二区福利久久| 黄视频网站免费观看| 日韩中文字幕在线播放| 国产精品自拍在线| 国产网站免费观看| 成人影院久久久久久影院| 欧美激情伊人| 欧美另类videosbestsex| 亚欧乱色一区二区三区| 成人免费观看网欧美片| 国产一区二区高清视频| 欧美大片aaaa一级毛片| 麻豆网站在线免费观看| 99久久网站| 二级片在线观看| 久久久久久久免费视频| 日本特黄特色aa大片免费| 国产麻豆精品hdvideoss| 毛片电影网| 国产成人精品影视| 九九免费精品视频| 精品久久久久久中文字幕一区| 国产亚洲免费观看| 麻豆系列 在线视频| 999久久66久6只有精品| 国产一区免费在线观看| 久久99这里只有精品国产| 国产精品自拍在线| 国产成人精品影视| 国产一级生活片| 久久国产精品自线拍免费| 国产精品1024永久免费视频| 99久久精品费精品国产一区二区| 人人干人人草| 99久久网站| 欧美激情伊人| 午夜激情视频在线播放| 欧美激情在线精品video| 日韩欧美一及在线播放| 久久国产影视免费精品| 一级毛片看真人在线视频| 久久精品免视看国产明星| 午夜激情视频在线播放| 久久99这里只有精品国产| 国产高清视频免费观看| 久久久久久久网| 欧美另类videosbestsex| 超级乱淫黄漫画免费| 青青青草影院 | 久久久成人网| a级精品九九九大片免费看| 精品久久久久久中文| 日韩在线观看视频黄| 成人高清护士在线播放| 高清一级淫片a级中文字幕| 欧美夜夜骑 青草视频在线观看完整版 久久精品99无色码中文字幕 欧美日韩一区二区在线观看视频 欧美中文字幕在线视频 www.99精品 香蕉视频久久 | 国产精品123| 国产美女在线观看| 成人高清免费| 亚洲第一页色| 国产极品白嫩美女在线观看看| 黄色免费网站在线| 日本在线www| 高清一级片| 日韩在线观看视频网站| 国产综合成人观看在线| 久久99中文字幕久久| 你懂的国产精品| 欧美电影免费| 国产福利免费观看| 精品视频免费在线| 成人免费一级纶理片| 久久精品免视看国产明星| 国产亚洲精品成人a在线| 国产国语在线播放视频| 99久久精品费精品国产一区二区| 欧美大片毛片aaa免费看| 欧美国产日韩一区二区三区| 欧美1区| 韩国三级视频在线观看| 久久99这里只有精品国产| 国产视频一区二区在线播放| 久久精品人人做人人爽97| 国产精品免费久久| 日韩在线观看视频网站| 91麻豆国产| 久久久成人网| 日本久久久久久久 97久久精品一区二区三区 狠狠色噜噜狠狠狠狠97 日日干综合 五月天婷婷在线观看高清 九色福利视频 | 青青久久网| 成人免费一级毛片在线播放视频| 国产高清视频免费观看|