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基于pandas数据样本行列选取的方法

来源:动视网 责编:小OO 时间:2020-11-27 14:22:01
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基于pandas数据样本行列选取的方法

注:以下代码是基于python3.5.0编写的。,import pandasfood_info = pandas.read_csv(";food_info.csv";)# ------------------选取数据样本的第一行--------------------print(food_info.loc[0])#------------------选取数据样本的3到6行----------------------print(food_info.loc[3:6])#------------------head选取数据样本的前几行------------------print(food_info.head(2))# ------------------选取数据样本的2,5。
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导读注:以下代码是基于python3.5.0编写的。,import pandasfood_info = pandas.read_csv(";food_info.csv";)# ------------------选取数据样本的第一行--------------------print(food_info.loc[0])#------------------选取数据样本的3到6行----------------------print(food_info.loc[3:6])#------------------head选取数据样本的前几行------------------print(food_info.head(2))# ------------------选取数据样本的2,5。


下面为大家分享一篇基于pandas数据样本行列选取的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起过来看看吧

注:以下代码是基于python3.5.0编写的

import pandas
food_info = pandas.read_csv("food_info.csv")
# ------------------选取数据样本的第一行--------------------
print(food_info.loc[0])
#------------------选取数据样本的3到6行----------------------
print(food_info.loc[3:6])
#------------------head选取数据样本的前几行------------------
print(food_info.head(2))
# ------------------选取数据样本的2,5,10行,两种方法-----------
# print(food_info.loc[[2,5,10]]) #方法一 
two_five_ten = [2,5,10] #方法二
print(food_info.loc[two_five_ten])
# ------------------选取数据样本的NDB_No列--------------------
# ndb_col = food_info["NDB_No"] #方法一 
col_name = "NDB_No" #方法二
ndb_col = food_info[col_name]
print(ndb_col)
# ------------------选取数据样本的多列-------------------
# zinc_copper = food_info[["Zinc_(mg)", "Copper_(mg)"]]
columns = ["Zinc_(mg)", "Copper_(mg)"]
zinc_copper = food_info[columns]
print(zinc_copper)
# ---------------------综合小例子----------------------------
col_names = food_info.columns.tolist() #把所有的行转化成list
print(col_names)
gram_columns = []
for c in col_names: #遍历col_names,找出所有以(g)结尾的位置
 if c.endswith("(g)"):
 gram_columns.append(c)
print(gram_columns)
gram_df = food_info[gram_columns] #把所有以(g)结尾的列存放到gram_df
print(gram_df.head(3))

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基于pandas数据样本行列选取的方法

注:以下代码是基于python3.5.0编写的。,import pandasfood_info = pandas.read_csv(";food_info.csv";)# ------------------选取数据样本的第一行--------------------print(food_info.loc[0])#------------------选取数据样本的3到6行----------------------print(food_info.loc[3:6])#------------------head选取数据样本的前几行------------------print(food_info.head(2))# ------------------选取数据样本的2,5。
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标签: 数据 样本 行列
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