pandas读取相应列的值形成新的

新的什么呢？DataFrame还是Series？

如果是新的DataFrame，可以使用pandas的loc方法和切片操作来实现。

例如，假设我们有一个DataFrame df，其中有三列'A'、'B'、'C'，我们想要新建一个只包含'A'列和'B'列的DataFrame，可以使用以下代码：

new_df = df.loc[:, 'A':'B']

如果是新的Series，可以使用pandas的iloc方法进行切片操作来实现。

例如，假设我们有一个DataFrame df，其中有三列'A'、'B'、'C'，我们想要新建一个只包含'A'列的Series，可以使用以下代码：

new_series = df.iloc[:, 0]

其中，`iloc[:, 0]`表示选取所有行和第0列。

相关问题

在python中pandas提供了一些与read相关的函数，可以读取文件中的数据并形成dataframe，再利用dataframe进行数据分析、预处理、以及行、列操作等。请将代码块中下划线替换成相应代码，使用read函数读取“固定资产信息.XLS”，并根据提示完成数据清洗。# 引入pandas #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) # 读取‘固定资产信息.xls’表 # 输出内容显示前五行 #按列进行判断是否有空值，并输出 #在原DataFrame上将缺失值使用数值类型‘0’填充 #将结果打印输出

# 引入pandas
import pandas as pd

# 显示所有列
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 显示所有行
pd.set_option('display.max_rows', None)

# 读取‘固定资产信息.xls’表
df = pd.read_excel('固定资产信息.xls')

# 输出内容显示前五行
print(df.head())

# 按列进行判断是否有空值，并输出
print(df.isnull().any())

# 在原DataFrame上将缺失值使用数值类型‘0’填充
df = df.fillna(0)

# 将结果打印输出
print(df)

注：以上代码假设“固定资产信息.xls”文件与该Python文件在同一目录下。如果文件路径不同，需要相应修改文件路径。

pandas 获取值

### 使用Pandas库获取DataFrame或Series中的值

对于想要操作数据并从中提取特定数值的情况，`pandas` 提供了一系列方法用于访问 `DataFrame` 或者 `Series` 中的数据。

#### 获取最小值和最大值

为了获得整个 `DataFrame` 的每一列的最大值与最小值，可以分别调用 `.max()` 和 `.min()` 方法：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [24, 27, 22],
    'Salary': [50000, 54000, 48000]
})

print("Maximum values:\n", data.max(numeric_only=True))
print("\nMinimum values:\n", data.min(numeric_only=True))[^1]

这里需要注意的是，在处理包含字符串和其他非数值类型的混合型数据框时，应该通过参数 `numeric_only=True` 来确保只对数值型字段执行计算。

#### 计算自定义分位数

如果希望得到某个具体百分位上的数值，则可以通过 `quantile()` 函数实现。此函数接受一个介于 `[0, 1]` 范围内的浮点数作为输入，表示所求的分位比例；也可以传入多个这样的值形成列表来一次性取得多处分位的结果：

# 单一分位数查询
single_quantile = data.quantile(0.75)

# 多重分位数查询
multiple_quantiles = data.quantile([0.25, 0.5, 0.75])

print("Single Quantile (75%):\n", single_quantile)
print("\nMultiple Quantiles ([25%, 50%, 75%]):\n", multiple_quantiles)

上述代码片段展示了如何针对给定的数据集计算单个及多个指定位置处的分位数。

#### 直接读取Series或DataFrame中的元素

当需要直接访问 `Series` 或者 `DataFrame` 内部的具体条目时，有几种不同的方式可以选择：

- **标签索引**: 如果已知确切的位置或者名称，可以直接利用方括号语法加上相应的键名来进行定位。

  series_example = pd.Series({'a': 1, 'b': 2})
  value_by_label = series_example['a']
  
  df_value_by_column_and_row = data.loc[0, "Name"]

- **整数位置索引**: 对于基于零起始计数法的位置检索，可采用 `.iloc[]` 属性配合整数下标完成。

  first_element_of_series = series_example.iloc[0]

  second_row_third_column_df = data.iloc[1, 2]

以上就是关于怎样运用 Pandas 库从 `DataFrame` 或 `Series` 结构里高效地抽取所需信息的一些基本介绍[^3]。