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)]