df.loc函数

时间: 2023-08-16 11:13:00 浏览: 166
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python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

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`df.loc` 是 Pandas 中用于通过标签（label）或布尔数组（boolean array）筛选数据的方法。它的基本语法如下： ```python df.loc[row_label, column_label] ``` 其中，`row_label` 和 `column_label` 都可以是单个标签、标签列表、切片对象或布尔数组。当 `row_label` 和 `column_label` 都是单个标签时，返回的是一个标量值；当其中至少一个是标签列表或切片对象时，返回的是一个 DataFrame；当其中至少一个是布尔数组时，返回的是一个由布尔值组成的 DataFrame。 值得注意的是，`df.loc` 是基于标签进行筛选的，因此要求索引必须是唯一的。如果出现重复标签，`df.loc` 只会返回第一个匹配的标签所对应的数据。
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if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] < 50: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '40M' and df1.loc['下行速率'] < 30: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '20M' and df1.loc['下行速率'] < 10: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '5M' and df1.loc['下行速率'] < 2.5: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '80M' and df1.loc['下行速率'] < 40: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '200M' and df1.loc['下行速率'] < 100: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否'

(df1.loc['下行带宽'] == '100M') & (df1.loc['下行速率'] ), (df1.loc['下行带宽'] == '40M') & (df1.loc['下行速率'] ), (df1.loc['下行带宽'] == '20M') & (df1.loc['下行速率'] ), (df1.loc['下行带宽'] == ...

df_nona = df['date'].notna() df.loc[df_nona,'date'] = df.loc[df_nona,'date'].apply(lambda x:str(x)[:-2]) #第二步 选择非NA得值转换成时间 df.loc[df_nona,'date'] = pd.to_datetime(df.loc[df_nona,'date']) df_nona1 = df['date_received'].notna() df.loc[df_nona1,'date_received'] = df.loc[df_nona1,'date_received'].apply(lambda x:str(x)[:-2]) df.loc[df_nona1,'date_received'] = pd.to_datetime(df.loc[df_nona1,'date_received']) in_15 = sum((df['date'] - df['date_received']).dt.days<15)

这段代码是针对 Pandas 数据库中的 DataFrame 对象进行操作的。首先通过 df['date'].notna() 选择出非 NA 值，然后通过 .apply(lambda x:str(x)[:-2]) 将时间格式转换...sum() 函数用于统计符合条件的记录数目。
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本文将详细介绍DataFrame中用于数据选取的六种方法：df[]、df.loc[]、df.iloc[]、df.ix[]、df.at[]和df.iat[]。 1. **行（列）选取：df[]** df[] 用于单一维度上的数据选取，即选取行或列。...

df = pd.DataFrame(columns=['0', '90', '180', '270']) df.loc[0] = contrast[0] df.loc[1] = dissimilarity[0] df.loc[2] = homogeneity[0] df.loc[3] = energy[0] df.loc[4] = correlation[0] df.loc[5] = asm[0] abb = ['contrast', 'dissimilarity', 'homogeneity', 'energy', 'correlation', 'asm'] for j in range(len(abb)): abb[j] = abb[j] + i[:-4] dfs.append(df.values) index_sum.append(abb) 我想最后将dfs赋给一个新的dafaframe,将index_sum作为新dataframe的index

要将 dfs 赋给一个新的 DataFrame，并使用 index_sum 作为新 DataFrame 的索引，您可以使用 pd.DataFrame 构造函数。下面是一个示例： python import pandas as pd import numpy as np dfs = [] # 存储每...

num_rows = df.shape[0] value = df.loc[num_rows, 'text'] # index = df.loc[df['date'].isin([date1])].index[0] # data = df.loc[index] # value = data['text'] # 删除缺失值 # value.dropna(inplace=True) # value.apply(getWord) valu

接着，代码中的 df.loc[index] 语句使用 loc 函数和行号为 index 来获取 DataFrame 中该行的所有数据，该数据被赋值给变量 data。 代码中的第 5 行是通过 data['text'] 获取该行的 text 列的值，该值被赋值给变量 ...

df = pd.concat(df.loc[:row_index-1],new_value.T,df.loc[row_index:])

另外，loc函数返回的是行或列的切片，不是一个DataFrame，需要加上[]来表示这是一个列表，可以用来进行拼接操作。如果你想在 DataFrame 中的特定位置插入一行数据，你可以使用以下代码： import pandas as ...

for index in outlier_indices: prev_value = df.loc[index-1, 'data'] next_value = df.loc[index+1, 'data'] interpolated_value = (prev_value + next_value) / 2 df.loc[index, 'data'] = interpolated_value解释一下这段代码

它使用了pandas库的loc函数来定位数据集（df）中的特定位置，并获取名为'data'的列的值。 3. next_value = df.loc[index+1, 'data']：这行代码从索引号为index+1的位置获取后一个数据点的值。它与前一行相似，...

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df.loc()函数是Pandas库中用于基于标签进行索引和选择数据的方法。它有多种用法，下面举一个示例： 假设我们有一个名为df的数据框，它包含以下数据： A B C 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 我们可以使用...

canshu_df.loc[rows, '项目载荷_疲劳'] = round(canshu_df.loc[rows, '项目载荷_Mx']/canshu_df.loc[rows, '(原始载荷)疲劳_Mx'], 2) TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type float which has no callable rint method

这个错误提示是因为在执行 round 函数时出现了问题。具体来说，是因为 round 函数的参数中包含了一个 float 类型的对象，而该对象没有可调用的 rint 方法。 可能的解决方案是检查一下参数传递是否正确。在这个例子...

canshu_df.loc[rows, '载荷比值_极限'] = round(canshu_df.loc[rows, '项目载荷_极限'] / canshu_df.loc[rows, '（原始载荷）极限1e7'], 2) TypeError: loop of ufunc does not support argument 0 of type float which has no callable rint method

这个错误的原因是在执行 ...canshu_df.loc[rows, '载荷比值_极限'] = round(float(canshu_df.loc[rows, '项目载荷_极限']) / float(canshu_df.loc[rows, '（原始载荷）极限1e7']), 2) 这样就能够避免这个错误了。

G.add_edge(df.loc[i, 'rule'], weight=df.loc[i, 'confidence'])

这行代码是使用 NetworkX 库中的 add_edge() 函数向图 G 中添加一条从 df.loc[i, 'rule'] 指向当前节点的边。其中，df 是一个 Pandas DataFrame，i 是该 DataFrame 中的某一行的索引。df.loc[i, 'rule'] ...

df2.loc[['001','003']]和df2.loc['001','003']的区别

其中 loc 是用来进行基于标签的索引的函数。区别在于传入的参数不同： - df2.loc[['001', '003']] 中传入的参数是一个列表，这个列表包含了两个元素 '001' 和 '003'，表示选取这两个标签对应的行。因为没有指定...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel('订单_new.xlsx',header=0) df2=df.pivot_table(values='数量',index='商品名称',columns='周次',aggfunc='sum',fill_value=0) max=df2.max() print(df2) print(max) x1=[1,2,3,4] x2=[a-0.1 for a in x1] x3=[a-0.2 for a in x1] x4=[a+0.1 for a in x1] x5=[a+0.2 for a in x1] b=[df2.loc['卫衣',:],df2.loc['休闲鞋',:],df2.loc['T恤',:],df2.loc['围巾',:],df2.loc['运动服',:]] plt.bar(x=[x1,x2,x3,x4,x5],height=b,width=0.1) plt.show()哪里错了

b = [df2.loc['卫衣', :], df2.loc['休闲鞋', :], df2.loc['T恤', :], df2.loc['围巾', :], df2.loc['运动服', :]] plt.bar(x=x1, height=b[0], width=0.1) plt.bar(x=x2, height=b[1], width=0.1) plt.bar(x=x3...

for i in range(len(sh)): merged_df.loc[i,'age'] = merged_df.loc[i,'age'].where(sh.loc[i,'age'] >= th.age, np.nan) merged_df

根据你提供的代码，你想要将merged_df中的每一行的"age"列根据条件sh.loc[i, 'age'] >= th.age进行筛选，并将不满足条件的值替换为np.nan。 以下是一个示例代码，展示了如何使用你提供的代码片段： ...

import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中：效果为：可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作

use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"]) use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡...

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