dataframe获取某一行数据，dataframe获取一列数据

本文目录一览：

• 〖壹〗、python:pandas之DataFrame取行列(df.loc(),df.iloc())以及索引
• 〖贰〗、python怎么对dataframe进行操作
• 〖叁〗、Pandas选取行,列总结
• 〖肆〗、pandas中读取1行数据返回的数据类型是
• 〖伍〗、pandas的DataFrame对象抽取“整列”或者“整行”数据
• 〖陆〗、DataFrame中取元素的几种方式

python:pandas之DataFrame取行列(df.loc(),df.iloc())以及索引

我们对 DataFrame 进行选取，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。

Pandas中有两种方式可以进行特定行列的选取，一种是在知道每一列的名称（label）的情况下（df.loc），一种是在只知道列的位置（integer-location）的情况下(df.iloc)。

pandas的DataFrame对象，本质上是 二维矩阵 ，跟常规二维矩阵的差别在于前者额外指定了每一行和每一列的 名称 。

data.loc[行名，列名]：用对象的.loc[] *** 实现各种取数据方式。 data.iloc[行下标，列下标]：用对象的.iloc[] *** 实现各种取数据方式。

dataFrame中的值以矩阵的形式存在，在访问值时需要带上行索引或者列索引。

python怎么对dataframe进行操作

〖壹〗、可以看出，之一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录，替换语句执行以后，df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。

〖贰〗、直接在参数一栏设置一下即可：df＝pd.read_csv(text.csv， dtype={编号：str} 这样，把你要转换的列的名字设定好， “编号”列中的数据读取为str 这样，读取到的数据就是按照我们的要求的了。

〖叁〗、可以对列进行运算，使用apply *** 即可。具体分析如下：前提：加载numpy，pandas和Series，DataFrame，生成一个3乘3的DataFrame，命名为frame，用frame的第二列生成Series，命名为series1。加法运算，frame.add(series1，axis=0)。

〖肆〗、使用Python的自然语言处理(NLP)库，如NLTK或spaCy，来对文献进行分词、命名实体识别、词性标注等操作，以便对文献进行语言统计分析。

〖伍〗、pandas提供了一个灵活高效的groupby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。根据一个或多个键(可以是函数、数组或DataFrame列名)拆分pandas对象。计算分组摘要统计，如计数、平均值、标准差，或用户自定义函数。

Pandas选取行,列总结

我们对 DataFrame 进行选取，大抵从这三个层次考虑：行列、区域、单元格。

DataFrame[ 列名 ]： 取单列或多列，不能用连续方式取，也不能用于取行。DataFrame.列名： 只用于取单列，不能用于行。DataFrame[ i：j ]： 用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行，不能用于列的选取。

…首先生成一个DataFrame对象：小结： 『1』用数据直接加名称的方式只能获取完整的列（data[ 列名 ] √），不能企图用行名来获取一整行（data[ 行名 ] ×）。

pandas中读取1行数据返回的数据类型是

df。pandas模块读取excel文件，返回值是df，pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

可以指定整个DataFrame或各个列的数据类型：pandas提供了多种 *** 来确保列仅包含一个dtype。例如，可以使用read_csv（）的converters参数：或者，可以在读取数据后使用to_numeric（）函数强进行类型转换。

DataFrame是一个表格型的数据类型，每列值类型可以不同，是最常用的pandas对象。DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）。

Pandas可以用以下 *** 智能地推断各列的数据类型，会返回一个按推断修改后的DataFrame。

pandas的DataFrame对象抽取“整列”或者“整行”数据

〖壹〗、…首先生成一个DataFrame对象：小结： 『1』用数据直接加名称的方式只能获取完整的列（data[ 列名 ] √），不能企图用行名来获取一整行（data[ 行名 ] ×）。

〖贰〗、dataFrame中的值以矩阵的形式存在，在访问值时需要带上行索引或者列索引。

〖叁〗、首先我们创建一个DataFrame，该DataFrame包含的数据如下 假如我们想要筛选D列数据中大于0的行 使用符号可以实现多条件筛选，当然是用|符号也可以实现多条件，只不过他是或的关系。

〖肆〗、#数据类型为dtype：object，需要转换成字符串才能分析。df[列索引] .str #可以把它转换成str类型。bool=df[列索引] .str.contains(字符串)#判断是否含有该字符串。df[bool]筛选出含有要求字符串的DataFrame。

DataFrame中取元素的几种方式

『1』DataFrame对象的.loc[，]和.iloc[，] *** 用于抽取数据，.loc[，]用行列的标签名作为参数，.iloc[，]用二维矩阵元素的网格下标作为参数。

建议借鉴一下dataframe文档，里面有相应的 *** ，不需要使用for循环遍历，for循环遍历会拖慢程序。对于dataframe中数据检索可以使用下面的 *** 。

把DataFrame中的数据视为时间序列数据 然后根据freq统计间隔时长参数，以method作为空档填充方式，是否normalize正态化。

df = df.sort_values(by=[name，id])一般1-5G以下的数据在个人电脑上跑跑没问题，如果数据更大就得使用远程服务器啦。另外，也就是说你想让other这列错位一下呗。