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pandas 入門到精通 numpy和pandas區(qū)別?

numpy和pandas區(qū)別?區(qū)別在于兩者含義不同,具體區(qū)別如下。Numpy,中文意思是(數(shù)值Python),是Python的開源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。熊貓?jiān)谥形睦锏囊馑际腔贜umPy的工具,它是為了解決數(shù)

numpy和pandas區(qū)別?

區(qū)別在于兩者含義不同,具體區(qū)別如下。

Numpy,中文意思是(數(shù)值Python),是Python的開源數(shù)值計(jì)算擴(kuò)展。

熊貓?jiān)谥形睦锏囊馑际腔贜umPy的工具,它是為了解決數(shù)據(jù)分析的任務(wù)而創(chuàng)建的。Pandas包括大量的庫和一些標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)模型,提供了高效操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。Pandas提供了大量的功能和方法,使我們能夠快速方便地處理數(shù)據(jù)。

pandas如何獲取指定column列號(hào)?

按列、按索引/行、按特定的行和列。

將numpy作為np導(dǎo)入

從熊貓進(jìn)口數(shù)據(jù)框

進(jìn)口熊貓作為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可以按數(shù)字或按索引和列進(jìn)行索引。

Df.ix[0]#取第0行

Df.ix [0:1] #取0線。

Df.ix[on:two]#取一和兩條線。

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] #取一兩行和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只能通過索引和列獲得,不能通過數(shù)字獲得。

Df.loc[one,a]#一行,a列

Df.loc [on:two,a] #一到兩行,a列。

Df.loc [on:two,a:c] #一到兩行,A到c列。

Df.loc [on:two,[a,c]] #一到兩行,ac列。

#僅iloc您可以按編號(hào)而不是按索引名稱進(jìn)行索引。

[0:2] #前兩行

[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采用單個(gè)值,并且只能用數(shù)字進(jìn)行索引。

Df.iat[1,1]#第1行第1列

#at采用單個(gè)值,并且只能按索引和列進(jìn)行索引。

[一,一]#一行,一列

2.根據(jù)情況選擇路線

用于選擇等于特定值的行進(jìn)行記錄。

df.loc[df[;列名;]某個(gè)值]

用isin選擇列是否是某種類型的數(shù)值。

df.loc[df[;列名;]。isin(某些值)]

Amp用于選擇各種條件。

df.loc[(df[;列;]某_值)amp df[;其他_列;]。isin(某些值)]

選擇不等于某些值的行進(jìn)行記錄!

df.loc[df[;列名;]!一些值]

Isin返回一系列值。如果要選不滿足這個(gè)條件的值,就用吧~

df.loc[~df[;列名;]。isin(某些值)]