提取df中总行数前70%的值的‘label’列的数据
可以使用iloc
方法来提取DataFrame对象中前70%行的数据中的label
列:
n = int(len(df) * 0.7)
data_label = df.iloc[:n, df.columns.get_loc('label')]
其中,len(df)
表示DataFrame对象df
的总行数,int(len(df) * 0.7)
表示总行数前70%的行数,即提取前70%的数据。df.columns.get_loc('label')
表示获取label
列的索引位置,然后df.iloc[:n, df.columns.get_loc('label')]
表示选取前n行的label
这一列数据,最后赋值给变量data_label
。
需要注意的是,提取数据时需要根据具体情况来确定提取的行数和列数,如果DataFrame对象中的数据并没有按照某个特定的顺序排列,则需要先对数据进行打乱或者按照某个特定的顺序排序,然后再进行提取。
提取df中总行数前70%的值
可以使用iloc
方法来提取DataFrame对象中前70%行的数据:
n = int(len(df) * 0.7)
data = df.iloc[:n, :]
其中,len(df)
表示DataFrame对象df
的总行数,int(len(df) * 0.7)
表示总行数前70%的行数,即提取前70%的数据。iloc[:n, :]
表示选取前n行的所有列,即选取前70%的数据,最后赋值给变量data
。
需要注意的是,提取数据时需要根据具体情况来确定提取的行数,如果DataFrame对象中的数据并没有按照某个特定的顺序排列,则需要先对数据进行打乱或者按照某个特定的顺序排序,然后再进行提取。
提取df中总行数前70%的值的‘label’和'temp_range'列的数据
可以使用iloc
方法来提取DataFrame对象中前70%行的数据中的label
和temp_range
这两列数据:
n = int(len(df) * 0.7)
data_label_temp = df.iloc[:n, df.columns.get_indexer(['label', 'temp_range'])]
其中,len(df)
表示DataFrame对象df
的总行数,int(len(df) * 0.7)
表示总行数前70%的行数,即提取前70%的数据。df.columns.get_indexer(['label', 'temp_range'])
表示获取label
和temp_range
这两列的索引位置,然后df.iloc[:n, df.columns.get_indexer(['label', 'temp_range'])]
表示选取前n行的label
和temp_range
这两列数据,最后赋值给变量data_label_temp
。
需要注意的是,提取数据时需要根据具体情况来确定提取的行数和列数,如果DataFrame对象中的数据并没有按照某个特定的顺序排列,则需要先对数据进行打乱或者按照某个特定的顺序排序,然后再进行提取。
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