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 地圖標注與注銷 南昌地圖標注 旅游廁所地圖標注怎么弄 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),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])  #按坐標取
print(df.iloc[[1], [3]])  #按坐標取
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