pandas多层索引 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?
分享一篇pandas实现选取特定索引的行的方法,希望对你有所帮助:
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> index=np.array([2,4,6,8,10])
>>> data=np.array([3,5,7,9,11])
>>> data=pd.DataFrame({"num":data},index=index)
>>> print(data)
num
2 3
4 5
6 7
8 9
10 11
>>> select_index=index[index>5]
>>> print(select_index)
[ 6 8 10]
>>> data["num"].loc[select_index]
6 7
8 9
10 11
Name: num, dtype: int32
>>>
注意,不能用iloc,iloc是将序列当作数组来访问,下标又会从0开始:
>>> data["num"].iloc[2:5]
6 7
8 9
10 11
Name: num, dtype: int32
>>> data["num"].iloc[[2,3,4]]
6 7
8 9
10 11
Name: num, dtype: int32
>>>
可以试试看
用pandas导入csv表格后,怎么指定那一列是index?
引入pandas使用pandas下的read_csv方法,读取csv文件,参数是文件的路径,这是一个相对路径,是相对于当前工作目录的,那么如何知道当前的工作目录呢?使用os.getcwd()方法获取当前工作目录读取前三后数据,查看一下是否读取正确,显然都是乱码,这是什么问题呢?我们需要设定参数encoding,也就是编码方式,如果你不设定编码方式,默认是utf8,现在csv文件是gbk编码的,所以需要使用encoding="gbk"我用的编辑器是eric4,注意,eric4默认是不支持中文的,如果你想要显示中文,前提是设置正确的编码,在preferences中设置成utf8即可
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pandas多层索引 pandas获取行索引 dataframe通过index取值
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