pandas.dataframe怎么把列變成索引？在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，我們可以得到符合要求的行元素的位置。代碼如下：[Python]查看純拷貝DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2

pandas.dataframe怎么把列變成索引？

在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，我們可以得到符合要求的行元素的位置。

代碼如下：

[Python]查看純拷貝

DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打?。╠f）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（數(shù)據(jù)框?qū)傩?=22)]. 索引.tolist（）

打?。╝）

DF如下所示。上面，通過選擇“boolcol”值為3，“attr”值為22的行，我們可以得到該行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根據(jù)索引的不同而不同。這很容易成為數(shù)組中的默認(rèn)下標(biāo)。

[Python]查看純拷貝

boolcol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

][30

共享熊貓選擇特定索引行的方法。我希望它能幫助您：

>>>>導(dǎo)入numpy作為NP

>>>導(dǎo)入pandas PD

>>>索引=np.數(shù)組（[2,4,6,8,10]）

>>>>數(shù)據(jù)=np.數(shù)組（[3,5,7,9,11]）

>>>>數(shù)據(jù)=pd.數(shù)據(jù)幀（{“num”：data}，index=index）

>>>打?。〝?shù)據(jù)）

num

2 3

4 5

67

8 9

10 11

>>>選擇索引=索引[索引> 5

]>>>打印（選擇索引）

[6 8 10

]>>>數(shù)據(jù)[“num”]。loc[選擇索引

]6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>

請注意不能使用iloc。Iloc以數(shù)組的形式訪問序列，下標(biāo)從0:]>>>> data[“num”]開始。Iloc[2:5

]6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>>>數(shù)據(jù)[“num”]。Iloc[[2,3,4

6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>>>數(shù)據(jù)[“num”]

>>>

您可以嘗試

如何用pandas實現(xiàn)選取特定索引的行？

因為當(dāng)您引用g.col[1:]時，索引不會更改。1、2、3、4對應(yīng)于1、3、5、7。只是缺少row0，所以當(dāng)您使用g.col[1:]-g.col[：]時，減法不是您所想的，panda將找到相同的索引來執(zhí)行該操作。因此，位置1、2、3和4的對應(yīng)值都與長肌相同。沒有什么可以從第0行中減去的，那是Nan。最后你得到了Nan，0，0，0。可以使用shift將值下移到索引中。