pandas.loc 选取指定列进行操作的实例

(编辑:jimmy 日期: 2024/10/1 浏览:2)

今天发现用pandas里面的数据结构可以减少大量的编程工作,从现在开始逐渐积累,记录一下:

使用标签选取数据:

df.loc[行标签,列标签]
df.loc['a':'b']#选取ab两行数据
df.loc[:,'one']#选取one列的数据

df.loc的第一个参数是行标签,第二个参数为列标签(可选参数,默认为所有列标签),两个参数既可以是列表也可以是单个字符,如果两个参数都为列表则返回的是DataFrame,否则,则为Series。

示例代码:

df.loc[ (df.Cabin.notnull()), 'Cabin' ] = "Yes" 

上一行代码的意思是:选取Cabin列中不为空的位置替换为“Yes”,df是一个二维数据集

这篇pandas.loc 选取指定列进行操作的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

一句话新闻
一文看懂荣耀MagicBook Pro 16
荣耀猎人回归!七大亮点看懂不只是轻薄本,更是游戏本的MagicBook Pro 16.
人们对于笔记本电脑有一个固有印象:要么轻薄但性能一般,要么性能强劲但笨重臃肿。然而,今年荣耀新推出的MagicBook Pro 16刷新了人们的认知——发布会上,荣耀宣布猎人游戏本正式回归,称其继承了荣耀 HUNTER 基因,并自信地为其打出“轻薄本,更是游戏本”的口号。
众所周知,寻求轻薄本的用户普遍更看重便携性、外观造型、静谧性和打字办公等用机体验,而寻求游戏本的用户则普遍更看重硬件配置、性能释放等硬核指标。把两个看似难以相干的产品融合到一起,我们不禁对它产生了强烈的好奇:作为代表荣耀猎人游戏本的跨界新物种,它究竟做了哪些平衡以兼顾不同人群的各类需求呢?