pandas 入门到精通 numpy和pandas区别？
numpy和pandas区别？
区别在于两者含义不同，具体区别如下。
Numpy，中文意思是(数值Python)，是Python的开源数值计算扩展。
熊猫在中文里的意思是基于NumPy的工具，它是为了解决数据分析的任务而创建的。Pandas包括大量的库和一些标准数据模型，提供了高效操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量的功能和方法，使我们能够快速方便地处理数据。
pandas如何获取指定column列号？
按列、按索引/行、按特定的行和列。
将numpy作为np导入
从熊猫进口数据框
进口熊猫作为pd
dfDataFrame((12)。reshape((3，4))，index[one，two，thr]，columnslist(abcd))
Df[a]#取a列。
Df[[a，b]]#取A列和b列。
#ix可以按数字或按索引和列进行索引。
Df.ix[0]#取第0行
Df.ix [0:1] #取0线。
Df.ix[on:two]#取一和两条线。
Df.ix [0:2，0] #取0行1列0。
Df.ix[0:1，a]#取0行a列。
Df.ix [0:2，a:c] #取0行1列abc。
Df.ix [on:two，a:c] #取一两行和abc列。
Df.ix [0:2，0:1] #取0行，1行，0列。
Df.ix [0:2，0:2] #取第0行第1行第0列第1列。
#loc只能通过索引和列获得，不能通过数字获得。
Df.loc[one，a]#一行，a列
Df.loc [on:two，a] #一到两行，a列。
Df.loc [on:two，a:c] #一到两行，A到c列。
Df.loc [on:two，[a，c]] #一到两行，ac列。
#仅iloc您可以按编号而不是按索引名称进行索引。
[0:2] #前两行
[0]#行0
[0:2，0:2] # 0，1行，0，1列。
[[0，2]，[1，2，3]]#行0，2，列1，2，3
#iat采用单个值，并且只能用数字进行索引。
Df.iat[1，1]#第1行第1列
#at采用单个值，并且只能按索引和列进行索引。
[一，一]#一行，一列
2.根据情况选择路线
用于选择等于特定值的行进行记录。
df.loc[df[;列名;]某个值]
用isin选择列是否是某种类型的数值。
df.loc[df[;列名;]。isin(某些值)]
Amp用于选择各种条件。
df.loc[(df[;列;]某_值)amp df[;其他_列;]。isin(某些值)]
选择不等于某些值的行进行记录！
df.loc[df[;列名;]！一些值]
Isin返回一系列值。如果要选不满足这个条件的值，就用吧~
df.loc[~df[;列名;]。isin(某些值)]
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