pandas索引提取 pandas.dataframe怎么把列变成索引?
pandas.dataframe怎么把列变成索引?
在数据帧中,根据一定的条件,我们可以得到符合要求的行元素的位置。
代码如下:
[Python]查看纯拷贝
DF=pd.数据帧({“BoolCol”:[1,2,3,3,4],“attr”:[22,33,22,44,66]},
index=[10,20,30,40,50])打印(df)
a=df[(df.BoolCol==3)&安培(数据框属性==22)]. 索引.tolist()
打印(a)
DF如下所示。上面,通过选择“boolcol”值为3,“attr”值为22的行,我们可以得到该行在DF中的位置
注意:返回的位置是索引列表,根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。
[Python]查看纯拷贝
boolcol attr
10 1 22
20 2 33
30 3 22
40 3 44
50 4 66
][30
今天,我想消除panda中的重复行。我找了很久才找到相关的函数
让我们先看一个小例子][Python]view plain copy
来自panda import系列,dataframe
data=dataframe({“k”:[1,1,2,2]})
打印数据
IsDuplicated=数据。重复()
打印重复
打印类型(重复)
数据=data.drop复制()
打印数据
执行结果是:
[Python]查看纯拷贝
k
0 1
1
2 2
32
[Python]查看纯拷贝
0 false
1 true
2 false
3 true
[Python]查看纯拷贝
k
0 1
2 2
dataframe的duplicated方法返回一个布尔序列,指示每行是否重复。
And drop_u2;replications方法,用于返回删除重复行的数据帧
这两个方法将判断所有列,您还可以指定一些列来判断重复项。
例如,您要对名为K2的列进行重复数据消除data.drop重复([“k2”])
pandas索引提取 pandas多层索引 pandas获取行索引
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