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  • Pandas 获取DataFrame 的行索引和列索引

    千次阅读 2020-10-24 09:48:44
    文章目录 行索引: list(df.index) 列索引: list(df.index) 完整实验: df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100, size = (4,4)), columns = ['A', 'B', 'C', 'D']) df

    文章目录

    1. 行索引:
    list(df.index)
    
    1. 列索引:
    2. list(df.index)

    完整实验:

    df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100, size = (4,4)), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
    df
    

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  • 在pandas中,如何获取DataFrame对象返回所有列索引的属性 有些时候,我们想获取dataframe对象中,所有列的属性,比如说是个string类型还是日期类型等等,其实这个也比较简单,使用: df.dtypes 这个语句就可以了 .....

    在pandas中,如何获取DataFrame对象返回所有列索引的属性

    有些时候,我们想获取dataframe对象中,所有列的属性,比如说是个string类型还是日期类型等等,其实这个也比较简单,使用:

    df.dtypes   这个语句就可以了

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  • Python dataframe获取行索引和列索引

    千次阅读 2021-03-23 10:57:41
    本文主要展示dataframe数据导入后如何获得行标签和标签 代码块: df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], columns=['A', 'B', 'C'], index = ['a','b','c']) user_index = list(df.index....

    本文主要展示dataframe数据导入后如何获得行索引和列索引
    代码块:

    df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]],
                      columns=['A', 'B', 'C'],
                     index = ['a','b','c'])
    user_index = list(df.index.values)#行标签
    user_col = list(df.columns.values)#列标签
    print(user_index)
    print(user_col)
    

    结果:

    [3, 4, 5]
    ['A', 'B', 'C']
    
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  • 主要介绍了pandas DataFrame 行列索引及值的获取的方法,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
  • spark获取dataframe的最大值索引

    千次阅读 2019-07-18 13:08:33
    import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.SQLContext object spark_vector_argmax{ def main(arg: Array[String]): ...
    package com.xxx
    
    import org.apache.log4j.{Level, Logger}
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.sql.SQLContext
    
    
    object spark_vector_argmax{
      def main(arg: Array[String]): Unit = {
        Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR)
        // create some sample data:
        import org.apache.spark.mllib.linalg.{Vectors,Vector}
        case class myrow(topics:Vector)
        val spark = SparkSession
          .builder()
          .master("local")
          .appName("TopicExtraction")
          .getOrCreate()
        import spark.implicits._                  //必须有,否则$符号不显示
        val sc = spark.sparkContext
        val rdd = sc.parallelize(Array((Vectors.dense(1,0.2),Vectors.dense(0.6,0.2))))
        val mydf = spark.createDataFrame(rdd).toDF("id","topics")
        mydf.show()
    
        // build the udf
        import org.apache.spark.sql.functions.udf
        val func = udf( (x:Vector) => x.toDense.values.toSeq.indices.maxBy(x.toDense.values) )
    
        mydf.withColumn("max_idx",func($"topics")).show()
      }
    }
    
    
    
    
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  • DataFrame多重索引

    千次阅读 2019-09-03 23:19:36
    DataFrame多重索引,分组计算
  • pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引...
  • Series/DataFrame根据索引获取索引

    千次阅读 2020-11-12 22:09:13
    df49[df49.index==9].index
  • DataFrame按照列索引选取指定列

    千次阅读 2020-10-09 21:42:22
    DataFrame["column"]
  • 客户需求 DataFrame通过行、列索引获取指定位置的值
  • 例如:获取num 中,值在num_with_fault中的值对应的index num_with_fault=[1,2,4] df['num'] =[3,4,2,55,6] index_with_fault = df[df.loc[:,'num'].isin(num_with_fault)].index 则:index_with_fault = [1,2...
  • dataframe多级索引 MultiIndex dataFrame (MultiIndex dataFrame) import numpy as np import pandas as pd from numpy.random import randn # create multi index outside = ['G1','G1','G1','G2','G2','G2']...
  • 获取DataFrame的值的索引以及其他

    千次阅读 2018-09-30 22:47:51
    2、对于某一个,可以先转化为list类型,然后利用list.index(values)方法获取索引,其中若有重复着,则返回第一个值对应的索引 3、list.count(value)可返回value在list中的个数 4、DataFrame.count()返回每...
  • 通过行索引和列索引 loc & iloc 经过pandas优化过的选择行和列的方式: df.loc:通过标签索引获取行列数据 df.iloc:通过位置索引获取行列数据 df.loc df.iloc 选取数据并赋值更改 ...
  • 首先讲讲根据行列索引的查询 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.random.randint(50, 100, size=(4, 4)), columns=pd.MultiIndex.from_product( [['math', 'physics'], ['term1', '...
  • DataFrame索引

    千次阅读 2018-05-30 10:55:44
    DataFrame可以同list或者ndarray一样,根据下标索引,如tset[0][1],同时,由于index和columns属性,有一些其他的索引方法。一个简单的DataFrame如下test = pd.DataFrame([[1,2,3,4],[5,6,7,8]],index = ['a','b'],...
  • pandas DataFrame索引行列python版本: 3.6pandas版本: 0.23.4行索引索引行有三种方法,分别是 loc iloc iximport pandas as pdimport numpy as npindex = ["a", "b", "c", "d"]data = np.random.randint(10, size=(4...
  • 从pandas DataFrame列标题获取列表

    千次阅读 2020-04-05 16:23:30
    I want to get a list of the column headers from a pandas DataFrame. 我想从pandas DataFrame获取列标题的列表。 Th
  • Pandas DataFrame索引属性

    千次阅读 2020-07-13 10:44:52
    Pandas DataFrame index and columns attributes allow us to get the rows ... Pandas DataFrame索引属性允许我们获取行和的标签值。 We can pass the integer-based value, slices, or boolean argument...
  • DataFrame双重索引取值

    万次阅读 2017-10-16 18:05:47
    1、一些课本是见的是Series的多重索引获取第二个索引值内容: 2、当变为DataFrame时,则会报错 3、解决方法:
  • 一:通过行标签索引 ...import pandas as pddata = [[1,2,3],[4,5,6]]index = [0,1]columns=['a','b','c']df = pd.DataFrame(data=data, index=index, columns=columns)print df.loc[1] 2. 行标...
  • 下面小编就为大家分享一篇python DataFrame获取行数、数、索引及第几行第几列的值方法,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
  • python DataFrame获取行数、数、索引及第几行第几列的值 2017年10月11日 14:34:33 阅读数:37481 1、 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’...

空空如也

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获取dataframe的列索引