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Pandas.DataFrame.loc[ ] 篩選數(shù)據(jù)-標(biāo)簽法詳解含代碼含測(cè)試數(shù)據(jù)集隨Pandas版本持續(xù)更新

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關(guān)于Pandas版本： 本文基于 pandas2.2.0 編寫。

關(guān)于本文內(nèi)容更新： 隨著pandas的stable版本更迭，本文持續(xù)更新，不斷完善補(bǔ)充。

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Pandas.DataFrame.loc[]

Pandas.DataFrame.loc[] 方法用于通過索引、列名 篩選 DataFrame 數(shù)據(jù)。

注意！在此方法中，你傳遞的數(shù)字，不會(huì)被理解為 自然索引，只作為字符串傳遞給 DataFrame.loc 視為行索引的值，或列名的值。
?? 注意 :
- 在此方法中，你傳遞的數(shù)字，不會(huì)被理解為 自然索引，只作為字符串傳遞給 DataFrame.loc 視為行索引的值，或列名的值。
- 如果對(duì)具有 多層索引 的 DataFrame 進(jìn)行范圍篩選，必須先對(duì)其進(jìn)行排序推薦使用 df.sort_index(inplace=True)排序后再進(jìn)行范圍篩選。
- 支持篩選后對(duì)原數(shù)據(jù)進(jìn)行賦值例10

語法：

DataFrame.loc [‘行索引’,‘列名’]

返回值：

Series or DataFrame or Scalar
- 篩選范圍、DataFrame 是否具有多層索引等都會(huì)影響具體的返回形式。
- 如果篩選結(jié)果是 Series 或 Scalar 時(shí)，篩選條件套上 [ ] 方括號(hào)，可以強(qiáng)制以 DataFrame 樣式返回。^例1

語法說明：

1、篩選1行，篩選1列，篩選單元格

DataFrame.loc[索引,列名] ^例1

索引篩選條件、列名篩選條件，用英文逗號(hào)分隔。
- 篩選1行： DataFrame.loc[‘索引’,: ] ^{只傳遞索引條件時(shí)，紅色逗號(hào)、冒號(hào)可以省略。紅色的冒號(hào)表示所有列。}
- 篩選1列： DataFrame.loc[:, ‘列名’] ^{紅色冒號(hào)必須有，表示所有行。}
- 篩選單元格： DataFrame.loc[‘索引’, ‘列名’]
  
  如果 DataFrame 有多層索引、列名，當(dāng)你想篩選非頂層數(shù)據(jù)時(shí)，需要用 元組 傳遞索引、列名的層級(jí)。^例2

2、篩選多行，篩選多列

DataFrame.loc[[‘索引1’,‘索引2’, …],[‘列名1’,‘列名2’, …]]^例3

多個(gè)索引篩選條件用方括號(hào)包裹、多個(gè)列名篩選條件用方括號(hào)包裹。兩種條件用英文逗號(hào)分隔。
- 篩選多行： DataFrame.loc[[‘索引1’,‘索引2’, …], ] ^{只傳遞索引條件時(shí)，紅色逗號(hào)可以省略。}
- 篩選多列： DataFrame.loc[, [‘列名1’,‘列名2’, …]]
- 同時(shí)篩選多行多列： DataFrame.loc[[‘索引1’,‘索引2’, …], [‘列名1’,‘列名2’, …]]
- ?? 注意 :
  - 多個(gè)條件，必須用 [ ] 方括號(hào)包裹！
  - 與 Python切片 不同，被 [ ] 包裹的開始和結(jié)束位置的元素，都會(huì)包含在篩選條件內(nèi)。
  - 如果 DataFrame 有多層索引、列名，當(dāng)你想篩選非頂層數(shù)據(jù)時(shí)，需要用 元組 傳遞索引、列名的層級(jí)。^例4

3、范圍篩選

DataFrame.loc[[‘索引1’:‘索引2’] ^例5

支持行的范圍篩選，開始和結(jié)束的范圍用英文冒號(hào)分隔。不支持列的范圍篩選。
- 只篩選行范圍： DataFrame.loc[[‘索引1’:‘索引2’], ] ^{只傳遞索引條件時(shí)，紅色逗號(hào)可以省略。}
- 篩選行范圍 + 篩選1列： DataFrame.loc[[‘索引1’:‘索引2’], ‘列名1’]
- 篩選行范圍 + 篩選多列： DataFrame.loc[[‘索引1’:‘索引2’], [‘列名1’,‘列名2’, …]]
- ?? 注意 :
  - 開始和結(jié)束的范圍，必須用 : 英文冒號(hào)分隔！
  - 范圍，必須用 [ ] 方括號(hào)包裹！
  - 與 Python切片 不同，被 [ ] 包裹的范圍，開始和結(jié)束位置，都會(huì)包含在篩選條件內(nèi)。
如果 DataFrame 有多層索引、列名，起始范圍，必須精確到最底層的索引或列名。因?yàn)轫攲铀饕?、列名，可能代表著多行或多列，這是不能作為開始條件使用的。^例6

如果對(duì)具有 多層索引 的 DataFrame 進(jìn)行范圍篩選，必須先對(duì)其進(jìn)行排序推薦使用 df.sort_index(inplace=True)排序后再進(jìn)行范圍篩選。

4、布爾篩選

DataFrame.loc[行條件,列條件]
- 行篩選： 可以傳遞一個(gè)與行索引長(zhǎng)度相同的 布爾列表 表示那些行留下，哪些行舍棄。^例7
- 行篩選： 可以使用布爾運(yùn)算對(duì)行進(jìn)行篩選。如果布爾運(yùn)算的數(shù)量超過3個(gè)，建議使用 advanced indexing
- ?? 注意 :
  
  行的布爾運(yùn)算，是通過列名完成的。以 df[列名] 的方式表達(dá)。 ^例8
  
  多個(gè)條件，可以用 &,| 表示并或，不能使用 and，or 。^例8
- 列篩選： 不支持布爾運(yùn)算。

5、Callable 篩選

DataFrame.loc[Callable]

可以使用 Callable 進(jìn)行篩選，原理上這也是一種布爾篩選。 ^例9

相關(guān)方法：

?? 相關(guān)方法

DataFrame.at

Access a single value for a row/column label pair.

DataFrame.iloc

篩選數(shù)據(jù)-自然索引法

DataFrame.xs

Returns a cross-section (row(s) or column(s)) from the Series/DataFrame.

Series.loc

Access group of values using labels.

示例：

測(cè)試文件下載：

本文所涉及的測(cè)試文件，如有需要，可在文章頂部的綁定資源處下載。

若發(fā)現(xiàn)文件無法下載，應(yīng)該是資源包有內(nèi)容更新，正在審核，請(qǐng)稍后再試。或站內(nèi)私信作者索要。

read_excel_na_values
Pandas.DataFrame.loc[ ] 篩選數(shù)據(jù)-標(biāo)簽法詳解含代碼含測(cè)試數(shù)據(jù)集隨Pandas版本持續(xù)更新,Pandas API參考,pandas

例1：只有單層索引的DataFrame，篩選單條數(shù)據(jù)

1、篩選1行，默認(rèn)返回 Series，把篩選條件套上 [ ],可以強(qiáng)制返回 DataFrame。

import pandas as pd

# 構(gòu)建DF
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])

# 常規(guī)單行篩選,返回Series
df.loc['cobra']
# ... max_speed    1
# ... shield       2
# ... Name: cobra, dtype: int64


# 單行篩選,條件套上[ ]，強(qiáng)制返回 DataFrame
df.loc[['cobra']]
# ...        max_speed  shield
# ... cobra          1       2

2、篩選1列，默認(rèn)返回 Series，把篩選條件套上 [ ],可以強(qiáng)制返回 DataFrame。

# 常規(guī)單列篩選'max_speed',返回Series
df.loc[:,'max_speed']
# ... cobra         1
# ... viper         4
# ... sidewinder    7
# ... Name: max_speed, dtype: int64


# 單列篩選,條件套上[ ]，強(qiáng)制返回 DataFrame
df.loc[:,['max_speed']]
# ...	        max_speed
# ... cobra	1
# ... viper	4
# ... sidewinder	7

3、篩選單元格,默認(rèn)返回標(biāo)量值 Scalar，把篩選條件套上 [ ],可以強(qiáng)制返回 DataFrame。

# 常規(guī)單元格篩選，返回標(biāo)量值
df.loc['cobra', 'max_speed']
# ... 1


# 把篩選條件套上 [ ],可以強(qiáng)制返回 DataFrame
df.loc[['cobra'], ['max_speed']]
# ... 	    max_speed
# ... cobra	    1

例2：多層索引的DataFrame，篩選數(shù)據(jù)

1、構(gòu)建演示數(shù)據(jù)并觀察數(shù)據(jù)內(nèi)容

import pandas as pd

# 構(gòu)建演示數(shù)據(jù)
tuples = [
   ('射手', '巨魔族'), ('射手', '死靈族'),
   ('法師', '巨魔族'), ('法師', '死靈族'),
   ('戰(zhàn)士', '巨魔族'), ('戰(zhàn)士', '死靈族')
]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
values = [[9, 20], [10, 18], [7, 23],
        [6, 25], [4, 30], [3, 35]]
df = pd.DataFrame(values, columns=[['屬性1','屬性2'], ['攻速','攻擊力']], index=index)

# 觀察數(shù)據(jù)內(nèi)容
df

2、篩選1行或1列頂層索引，正常傳遞條件即可

# 篩選頂層行索引
df.loc['射手']
# ...        屬性1	 屬性2
# ...        攻速	攻擊力
# ... 巨魔族	    9	   20
# ... 死靈族	   10	   18

# 篩選頂層列索引
df.loc[:,'屬性1']
# ... 		        攻速
# ... 射手	巨魔族	   9
# ...       死靈族	  10
# ... 法師	巨魔族	   7
# ...       死靈族	   6
# ... 戰(zhàn)士	巨魔族	   4
# ...       死靈族	   3

2、篩選非頂層索引、列名，需要用元組把條件套起來

# 篩選最底層的某行
df.loc[('射手','巨魔族')]
# ... 屬性1  攻速      9
# ... 屬性2  攻擊力    20
# ... Name: (射手, 巨魔族), dtype: int64

# 篩選底層索引，頂層列名
df.loc[('射手','巨魔族'),'屬性1']
# ... 攻速    9
# ... Name: (射手, 巨魔族), dtype: int64

# 篩選底層索引，底層列名
df.loc[('射手','巨魔族'),('屬性1','攻速')]
# ... 9

3、多層索引篩選，條件用 [] 套起來，也可以強(qiáng)制返回DataFrame

df.loc[[('射手','巨魔族')],['屬性1']]
# ... 		       屬性1
# ...              攻速
# ... 射手	巨魔族	 9

例3：?jiǎn)螌铀饕腄ataFrame，篩選多條數(shù)據(jù)

import pandas as pd

# 構(gòu)建DF
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])

# 篩選多行
df.loc[['cobra', 'viper']]
# ... 	    max_speed	shield
# ... cobra	        1	     2
# ... viper	        4	     5


# 篩選多行、單列
df.loc[['cobra', 'viper'],'max_speed']
# ... cobra    1
# ... viper    4
# ... Name: max_speed, dtype: int64


# 篩選多行、多列
df.loc[['cobra', 'viper'],['max_speed', 'shield']]
# ... 	     max_speed	shield
# ... cobra	         1	     2
# ... viper	         4	     5

例4：多層索引的DataFrame，篩選多條數(shù)據(jù)

import pandas as pd

# 構(gòu)建演示數(shù)據(jù)
tuples = [
   ('射手', '巨魔族'), ('射手', '死靈族'),
   ('法師', '巨魔族'), ('法師', '死靈族'),
   ('戰(zhàn)士', '巨魔族'), ('戰(zhàn)士', '死靈族')
]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
values = [[9, 20], [10, 18], [7, 23],
        [6, 25], [4, 30], [3, 35]]
df = pd.DataFrame(values, columns=[['屬性1','屬性2'], ['攻速','攻擊力']], index=index)



# 篩選多個(gè)頂層行索引
df.loc[['射手','法師']]
# ... 	            屬性1	屬性2
# ...               攻速	攻擊力
# ... 射手	巨魔族	   9	   20
# ...       死靈族	  10	   18
# ... 法師	巨魔族	   7	   23
# ...       死靈族	   6	   25


# 篩選多個(gè)底層航索引
df.loc[[('射手','巨魔族'),('法師','死靈族')]]
# ... 		       屬性1	屬性2
# ...               攻速	攻擊力
# ... 射手	巨魔族	   9	   20
# ... 法師	死靈族	   6	   25


# 行、列組合條件
df.loc[('射手','巨魔族'),('屬性2','攻擊力')]
# ... 20

# 同時(shí)篩選多行、多列
df.loc[[('射手','巨魔族'),('法師','死靈族')],[('屬性1','攻速'),('屬性2','攻擊力')]]
# ... 	           屬性1	屬性2
# ...              攻速	   攻擊力
# ... 射手	巨魔族	  9	      20
# ... 法師	死靈族	  6	      25

例5：?jiǎn)螌铀饕腄ataFrame，篩選行范圍

import pandas as pd

# 構(gòu)建DF
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])


# 只篩選行的范圍
df.loc['viper':'sidewinder']
# ...  	        max_speed	shield
# ... viper	            4	     5
# ... sidewinder	    7	     8


# 行范圍 + 1列
df.loc['viper':'sidewinder','shield']
# ... viper         5
# ... sidewinder    8
# ... Name: shield, dtype: int64


# 行范圍 + 多列
df.loc['viper':'sidewinder',['max_speed','shield']]
# ... 	          max_speed	shield
# ... viper	              4	     5
# ... sidewinder	      7	     8

例6：多層索引的DataFrame，篩選行范圍起始范圍，必須精確到最底層的索引或列名。

import pandas as pd

# 構(gòu)建演示數(shù)據(jù)
tuples = [
   ('射手', '巨魔族'), ('射手', '死靈族'),
   ('戰(zhàn)士', '巨魔族'), ('戰(zhàn)士', '死靈族'),
   ('法師', '巨魔族'), ('法師', '死靈族')
]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)
values = [[9, 20], [10, 18], [7, 23],
        [6, 25], [4, 30], [3, 35]]
df = pd.DataFrame(values, columns=[['屬性1','屬性2'], ['攻速','攻擊力']], index=index)

# 觀察數(shù)據(jù)
# df
#                屬性1	屬性2
#                攻速	攻擊力
# 射手	巨魔族	    9	   20
#       死靈族	   10	   18
# 戰(zhàn)士	巨魔族	    4	   30
#       死靈族	    3	   35
# 法師	巨魔族	    7	   23
#       死靈族	    6	   25


# 篩選從射手到法師，即使都是頂層索引，范圍條件的開始位置，也必須精確到巨魔族，意為指定這一行。因?yàn)轫攲铀饕⒘忻?，可能代表著多行或多列，這是不能作為開始條件使用的。
df.loc[('射手','巨魔族'):'戰(zhàn)士']
#                屬性1	屬性2
#                攻速	攻擊力
# 射手	巨魔族	    9	   20
#       死靈族	   10	   18
# 戰(zhàn)士	巨魔族	    4	   30
#       死靈族	    3	   35

# 篩選行范圍 + 列范圍
df.loc[('射手','巨魔族'):('戰(zhàn)士', '巨魔族'),('屬性1','攻速'):('屬性2', '攻擊力')]
#                屬性1	屬性2
#                攻速	攻擊力
# 射手	巨魔族	    9	   20
#       死靈族	   10	   18
# 戰(zhàn)士	巨魔族	    4	   30

示例7：傳遞布爾列表，表示哪些行留下

import pandas as pd

# 構(gòu)建演示數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['max_speed', 'shield'])

# 布爾列表
list_bool = [False, False, True]

# 傳入布爾列表，只保留第3行'sidewinder'
df.loc[list_bool]
# ...             max_speed	shield
# ... sidewinder	      7	     8

示例8：用布爾運(yùn)算篩選行

import pandas as pd

# 構(gòu)建演示數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['移速', '護(hù)甲'])

# 篩選 '移速列' > 6 的行
df.loc[df['移速'] > 6]
# ... 	          移速	護(hù)甲
# ... sidewinder	7	  8


# 篩選 '移速列' > 6 的行，同時(shí)，只保留護(hù)甲列
df.loc[df['移速'] > 6,['護(hù)甲']]  # 護(hù)甲加了方括號(hào)，是為了以DataFrame顯示。
# ... 	          護(hù)甲
# ... sidewinder	8


# 用  & 表示 并
df.loc[(df['移速'] > 1) & (df['護(hù)甲'] < 8)]
# ... 	    移速  護(hù)甲
# ... viper	  4	    5


# 用 | 表示 或
df.loc[(df['移速'] > 4) | (df['護(hù)甲'] < 5)]
# ...            移速	護(hù)甲
# ... cobra	       1	  2
# ... sidewinder   7	  8

示例9：使用 Callable 進(jìn)行篩選

1、lambda

import pandas as pd

# 構(gòu)建演示數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['移速', '護(hù)甲'])

# 使用lambda 篩選 護(hù)甲列 ==8 的行
df.loc[lambda df: df['護(hù)甲'] == 8]

# ...       	  移速	護(hù)甲
# ... sidewinder	7	  8

2、自定義函數(shù)

import pandas as pd

# 構(gòu)建演示數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['移速', '護(hù)甲'])

# 定義篩選函數(shù)
def slect_df(df):
    return df['護(hù)甲'] == 8


# 調(diào)用函數(shù)
df.loc[slect_df]

示例10：篩選后賦值，更改數(shù)據(jù)內(nèi)容文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-805789.html

import pandas as pd

# 構(gòu)建演示數(shù)據(jù)
df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]],
     index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'],
     columns=['移速', '護(hù)甲'])

# 篩選后，批量修改數(shù)據(jù)
df.loc[df['移速']>2] = 50
df
# ...             移速	護(hù)甲
# ... cobra	         1	  2
# ... viper	        50	  50
# ... sidewinder	50	  50


# 篩選后，批量 + 30
df.loc[df['移速'] == 50] += 5
df
# ...             移速	護(hù)甲
# ... cobra	         1	  2
# ... viper	        55	  55
# ... sidewinder	55	  55

到了這里，關(guān)于Pandas.DataFrame.loc[ ] 篩選數(shù)據(jù)-標(biāo)簽法詳解含代碼含測(cè)試數(shù)據(jù)集隨Pandas版本持續(xù)更新的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)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TOY模板網(wǎng)！

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2024年02月08日
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篩選特定內(nèi)容：Python中篩選DataFrame指定數(shù)據(jù)列包含特定內(nèi)容的所有數(shù)據(jù)行
篩選特定內(nèi)容：Python中篩選DataFrame指定數(shù)據(jù)列包含特定內(nèi)容的所有數(shù)據(jù)行在數(shù)據(jù)處理和分析中，經(jīng)常需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選以便找到我們需要的信息。而在Python中，使用Pandas庫中的DataFrame對(duì)象可以方便地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析。下面我們來看如何使用contains()函數(shù)，篩選DataFr
2024年02月14日
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Pandas數(shù)據(jù)選取中df[]、df.loc[]、df.iloc[]、df.at[]、df.iat[]的區(qū)別及用法
Pandas是作為Python數(shù)據(jù)分析著名的工具包，提供了多種數(shù)據(jù)選取的方法，方便實(shí)用。本文主要介紹Pandas的幾種數(shù)據(jù)選取的方法。 Pandas中，數(shù)據(jù)主要保存為Dataframe和Series是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這兩種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)選取的方式基本一致，本文主要以Dataframe為例進(jìn)行介紹。在Dataframe中選取數(shù)
2023年04月22日
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【玩轉(zhuǎn)pandas系列】pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)—DataFrame
大家好！我是一朵向陽花（花花花）??，本期跟大家分享的知識(shí)是 pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——DataFrame。作者的【 Python 數(shù)據(jù)分析】專欄正在火熱更新中??，如果本文對(duì)您有幫助，歡迎大家點(diǎn)贊 + 評(píng)論 + 收藏！每日金句分享：慢慢來，誰還沒有一個(gè)努力的過程?！弧?pony「網(wǎng)易云
2024年02月15日
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Pandas DataFrame如何添加一行數(shù)據(jù)?
在Pandas DataFrame中,我們經(jīng)常需要添加新的行數(shù)據(jù)。這里介紹幾種向DataFrame中添加一行數(shù)據(jù)的方法。 1. 使用.loc索引器 .loc索引器可以在DataFrame的尾部添加一條新行數(shù)據(jù),語法如下: 例如: 2. 使用.append()方法 .append()方法可以向DataFrame尾部追加一行數(shù)據(jù),語法如下: 例如: 3. 使用insert方
2024年02月12日
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pandas中DataFrame數(shù)據(jù)合并、連接
為解決數(shù)據(jù)冗余等問題，大量的數(shù)據(jù)會(huì)分開存放在不同的文件（表格）里。在數(shù)據(jù)處理時(shí)，經(jīng)常會(huì)有不同表格的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行合并操作。可以通過pandas庫的 merge函數(shù) 和 concat函數(shù) 來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的合并。根據(jù) 一個(gè)或多個(gè)鍵將不同DataFrame中的行連接起來。說明：類似于關(guān)系數(shù)
2024年02月15日
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【數(shù)據(jù)分析 - 基礎(chǔ)入門之pandas篇③】- pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——DataFrame
大家好！我是一朵向陽花（花花花）??，本期跟大家分享的知識(shí)是 pandas 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——DataFrame。作者的【 Python 數(shù)據(jù)分析】專欄正在火熱更新中??，如果本文對(duì)您有幫助，歡迎大家點(diǎn)贊 + 評(píng)論 + 收藏！每日金句分享：慢慢來，誰還沒有一個(gè)努力的過程?！弧?pony「網(wǎng)易云
2024年02月16日
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pandas 篩選數(shù)據(jù)的 8 個(gè)騷操作
日常用 Python 做數(shù)據(jù)分析最常用到的就是查詢篩選了，按各種條件、各種維度以及組合挑出我們想要的數(shù)據(jù)，以方便我們分析挖掘。東哥總結(jié)了日常查詢和篩選常用的種騷操作，供各位學(xué)習(xí)參考。本文采用 sklearn 的 boston 數(shù)據(jù)舉例介紹。第一種是最快捷方便的，直接在datafr
2024年02月09日
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Pandas 篩選數(shù)據(jù)的 8 個(gè)神操作
日常用 Python 做數(shù)據(jù)分析最常用到的就是查詢篩選了，按各種條件、各種維度以及組合挑出我們想要的數(shù)據(jù)，以方便我們分析挖掘。今天我給大家總結(jié)了日常查詢和篩選常用的種騷操作，供各位學(xué)習(xí)參考。本文采用 sklearn 的 boston 數(shù)據(jù)舉例介紹。喜歡本文記得收藏、關(guān)注、點(diǎn)
2024年02月02日
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python中Pandas之DataFrame索引、選取數(shù)據(jù)
總結(jié)一下 DataFrame 索引問題先創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的 DataFrame 。 DataFrame 中有兩種索引：行索引( index )：對(duì)應(yīng)最左邊那一豎列列索引( columns )：對(duì)應(yīng)最上面那一橫行兩種索引默認(rèn)均為從 0 開始的自增整數(shù)。可以使用 index 這個(gè)參數(shù)指定行索引， columns 這個(gè)參數(shù)指定列索引。輸出此時(shí)
2023年04月08日
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