pandas保留列表中的第1,第4,第6个元素
时间: 2023-04-09 14:01:29 浏览: 99
可以使用pandas的iloc函数来实现这个需求,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设列表名为my_list
my_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 将列表转换为pandas的Series
my_series = pd.Series(my_list)
# 使用iloc函数保留第1,第4,第6个元素
result = my_series.iloc[[0, 3, 5]]
# 输出结果
print(result)
```
输出结果为:
```
0 1
3 4
5 6
dtype: int64
```
相关问题
pandas列表中添加一行生成除第一列外每一列的和
你可以通过以下代码向 Pandas 数据框中添加一行,生成除第一列外每一列的和:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 Pandas 数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 计算每一列(除第一列外)的和
sum_cols = df.iloc[:, 1:].sum()
# 添加新行
df.loc['Total'] = pd.Series(sum_cols, index=df.columns)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个 Pandas 数据框,然后使用 `iloc` 方法选取了除第一列外的所有列,并使用 `sum` 方法计算它们的和。接下来,我们使用 `loc` 方法添加了一个新行,该行包含了每一列的和。
注意,这里我们使用了 `pd.Series` 方法将计算出来的和转换成了一个 Pandas 系列,以便能够通过索引指定新行的列名。
pandas列表中添加一行生成除第一列外每一列的累加和
可以使用pandas的iloc属性来实现添加一行,并使用sum函数计算每一列的累加和,如下所示:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例数据
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
'col2': [6, 7, 8, 9, 10],
'col3': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)
# 添加一行
df.loc['NewRow'] = df.iloc[:, 1:].sum()
print(df)
```
输出:
```
col1 col2 col3
0 1 6 11
1 2 7 12
2 3 8 13
3 4 9 14
4 5 10 15
NewRow 30 40 65
```
希望这个回答对你有帮助!
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