pandas筛选列值重复的行 如何用pandas实现选取特定索引的行？
如何用pandas实现选取特定索引的行？
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>>>>导入numpy作为NP
>>>导入pandas作为PD
>>>索引=np.数组（[2,4,6,8,10]）
>>>>数据=np.数组（[3,5,7,9,11]）
>>>>数据=pd.数据帧（{“num”：data}，index=index）
>>>打印（数据）
num
2 3
4 5
67
8 9
10 11
>>>选择索引=索引[索引> 5
]>>>打印（选择索引）
[6 8 10
]>>>数据[“num”]。loc[选择索引
]6 7
8 9
10 11
名称：num，数据类型：int32
>>
请注意不能使用iloc。Iloc以数组的形式访问序列，下标从0:]>>>> data[“num”]开始。Iloc[2:5
]6 7
8 9
10 11
名称：num，数据类型：int32
>>>>数据[“num”]。Iloc[[2,3,4
6 7
8 9
10 11
名称：num，数据类型：int32
>>>；数据[“num”]
>>>
您可以试试
~熊猫.DataFrame.fillna（）函数用于填充数组中的Nan值，但此方法不会更改原始数组，而是返回一个新数组。下面是一个示例演示：
我们可以发现，在用fillna方法填充缺少的值之后，将返回一个填充的数组，但原始数组没有更改。
如果我们想改变原来的数组，我们需要重新赋值
填写指定的多列缺失值，就像填写整个数组的缺失值一样，我们需要重新赋值。
pandas筛选列值重复的行 pandas筛选包含关键词的列 pandas筛选包含特定字符的行
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