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  1. 详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系

  2. 主要介绍了详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-17
    • 文件大小：57344
    • 提供者：weixin_38620314

  1. 对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解

  2. 今天小编就为大家分享一篇对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：32768
    • 提供者：weixin_38681218

  1. 对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解

  2. Dataframe使用loc取某几行几列的数据： print(df.loc[0:4,['item_price_level','item_sales_level','item_collected_level','item_pv_level']]) 结果如下，取了index为0到4的五行四列数据。 item_price_level item_sales_level item_collected_level item_pv_level 0 3 3 4 14 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：34816
    • 提供者：weixin_38695061

  1. Python pandas库中的isnull()详解

  2. 问题描述 python的pandas库中有一个十分便利的isnull()函数，它可以用来判断缺失值，我们通过几个例子学习它的使用方法。 首先我们创建一个dataframe,其中有一些数据为缺失值。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(10,99,size=(10,5))) df.iloc[4:6,0] = np.nan df.iloc[5:7,2] = np.nan d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-23
    • 文件大小：45056
    • 提供者：weixin_38679277

  1. 详解pandas中iloc, loc和ix的区别和联系

  2. Pandas库十分强大，但是对于切片操作iloc, loc和ix，很多人对此十分迷惑，因此本篇博客利用例子来说明这3者之一的区别和联系，尤其是iloc和loc。 对于ix，由于其操作有些复杂，我在另外一篇博客专门详细介绍ix。 首先，介绍这三种方法的概述： loc gets rows (or columns) with particular labels from the index. loc从索引中获取具有特定标签的行（或列）。这里的关键是：标签。标签的理解就是name名字。 iloc

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-20
    • 文件大小：54272
    • 提供者：weixin_38595356

  1. 对python dataframe逻辑取值的方法详解

  2. 我遇到的一个小需求，就是希望通过判断pandas dataframe中一列的值在两个条件范围（比如下面代码中所描述的逻辑，取小于u-3ε和大于u+3ε的值），然后取出dataframe中的所有符合条件的值，这个需求的解决与普通的iloc、loc、ix的方式不同，所以我想分享一下，希望可以帮到遇到这个困难的朋友们，下面是我的实例代码： doc[~((doc.iloc[:,141:142](mean_value+3*std_value)))] 下面代码是去掉两端数据，保留中间数据 doc = d

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_38568548

  1. 对Python中DataFrame选择某列值为XX的行实例详解

  2. 如下所示： #-*-coding:utf8-*- import pandas as pd all_data=pd.read_csv(E:/协和问答系统/SenLiu/熵测试数据.csv) #获取某一列值为xx的行的候选列数据 print(all_data) feature_data=all_data.iloc[:,[0,-1]][all_data[all_data.T.index[0]]=='青年'] print(feature_data) 实验结果如下： C:\Program Files

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：38912
    • 提供者：weixin_38665668