如何把df.iloc[]获取的元素写成列表
时间: 2023-11-13 13:03:21 浏览: 43
你可以使用 `.tolist()` 方法将 `df.iloc[]` 获取的元素转换成列表。例如:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella'],
'age': [21, 22, 23, 24, 25],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取第一行数据,并转换成列表
row_1 = df.iloc[0].tolist()
print(row_1) # 输出:['Alice', 21, 'F']
```
在上面的代码中,`df.iloc[0]` 获取了 `DataFrame` 中的第一行数据,然后使用 `.tolist()` 方法将其转换成了列表。
相关问题
df.iloc[i,9]=0.2*(df.iloc[i,6])+0.2*(df.iloc[i,7])+0.6*(df.iloc[i,8]
这个Python表达式是针对Pandas DataFrame(数据框)操作的。`df.iloc[i,9]`表示访问第i行和第10列的数据(因为索引是从0开始的),`df.iloc[i,6]`, `df.iloc[i,7]`, 和 `df.iloc[i,8]` 分别对应第i行的第6、7和8列。
表达式的含义是将第9列的值设置为当前行第6列值的20%加上第7列值的20%,再加上第8列值的60%。这是一个简单的线性组合,假设这些列都是数值类型。
下面是如何在Pandas DataFrame上执行这个操作的代码示例:
```python
# 假设df是一个Pandas DataFrame
df.iloc[:, 9] = 0.2 * df.iloc[:, 6] + 0.2 * df.iloc[:, 7] + 0.6 * df.iloc[:, 8]
```
这段代码会直接更新DataFrame `df` 的第9列,使得每个元素等于其对应行的第6、7和8列元素按照给定的比例相加。
df.iloc和df.loc
df.iloc和df.loc是Pandas库中用于数据索引和选择的两种方法。
1. df.iloc:
- iloc是基于整数位置进行索引和选择的方法。
使用整数位置可以选择DataFrame或Series中的特定行和列。
- 语法:df.iloc[row_index, column_index],其中row_index和column_index可以是单个整数、整数列表或整数切片。
- 示例:df.iloc选择第一行数据,df.iloc[:, 0]选择第一列数据。
2. df.loc:
- loc是基于标签进行索引和选择的方法。
- 使用标签可以选择DataFrame或Series中的特定行和列。
- 语法:df.loc[row_label, column_label],其中row_label和column_label可以是单个标签、标签列表或标签切片。
- 示例:df.loc['A']选择标签为'A'的行数据,df.loc[:, 'column_name']选择名为'column_name'的列数据。