pandas serice 获取值
时间: 2024-05-22 15:08:50 浏览: 10
Pandas Series是一种一维的数据结构,可以存储各种类型的数据(整数、浮点数、字符串等等)。要获取Pandas Series中的值,可以使用索引或标签。使用索引可以通过行号或位置来获取值,而使用标签可以通过自定义的标签来获取值。
例如,要获取Series中第3个位置的值,可以使用以下代码:
```
s = pd.Series([10, 20, 30, 40])
value = s
print(value)
```
输出结果为:30
如果Series中有自定义的标签,可以通过标签来获取值。例如:
```
s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
value = s['c']
print(value)
```
输出结果为:30
除了单个值,还可以通过切片来获取Series中的一部分值。例如:
```
s = pd.Series([10, 20, 30, 40], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
values = s['b':'d']
print(values)
```
输出结果为:
```
b 20
c 30
d 40
dtype: int64
```
相关问题
pandas获取 某个值
在 pandas 中获取某个值可以使用 loc 或 iloc 函数。
使用 loc 函数获取某个值的语法为:
```
df.loc[row_label, column_label]
```
其中,row_label 表示行标签,column_label 表示列标签。例如:
```
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.loc[1, 'name'])
```
输出结果为:
```
Bob
```
使用 iloc 函数获取某个值的语法为:
```
df.iloc[row_index, column_index]
```
其中,row_index 表示行索引,column_index 表示列索引。例如:
```
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df.iloc[1, 0])
```
输出结果为:
```
Bob
```
pandas 获取对应值
可以使用 Pandas 库中的 `.loc` 或 `.iloc` 方法来获取 DataFrame 中的对应值。
`.loc` 方法根据行标签和列标签来获取对应值,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['X', 'Y', 'Z'])
print(df.loc['Y', 'B']) # 输出 5
```
`.iloc` 方法根据行索引和列索引来获取对应值,例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['X', 'Y', 'Z'])
print(df.iloc[1, 1]) # 输出 5
```
你也可以使用 `.at` 或 `.iat` 方法来获取单个值,它们比 `.loc` 和 `.iloc` 方法更快,但只能用于单个值的访问。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['X', 'Y', 'Z'])
print(df.at['Y', 'B']) # 输出 5
print(df.iat[1, 1]) # 输出 5
```
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