python取出数据框“data”中的所有列的数据
时间: 2023-06-25 17:04:58 浏览: 41
可以使用`data.values`来取出数据框中所有列的数据,返回一个二维数组。也可以使用`data.to_numpy()`来实现相同的功能。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个数据框
data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 取出所有列的数据
values = data.values
print(values)
# 或者使用 to_numpy()
values = data.to_numpy()
print(values)
```
输出:
```
[[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]]
[[1 4 7]
[2 5 8]
[3 6 9]]
```
相关问题
python怎么取出一列中某些特定值的数据
如果你有一个名为 `data` 的数据框,其中包含一列名为 `col`,你可以使用以下代码来获取 `col` 中等于特定值的行:
```python
specific_values = [2, 4, 6] # 想要获取的特定值列表
result = data.loc[data['col'].isin(specific_values)]
```
这将返回一个新的数据框,其中只包含 `col` 中等于 `2`、`4` 或 `6` 的行。如果你想要获取 `col` 中不等于特定值的行,可以使用 `.isin()` 方法的反向方法 `.notin()`,例如:
```python
specific_values = [2, 4, 6] # 不想要的特定值列表
result = data.loc[~data['col'].isin(specific_values)]
```
这将返回一个新的数据框,其中只包含 `col` 中不等于 `2`、`4` 或 `6` 的行。
python 取出空值的行
在Python中,可以使用pandas库来处理数据,并且pandas库提供了一些非常方便的方法来操作数据。使用pandas库可以很容易地取出空值的行,具体操作如下:
首先,需要导入pandas库:
```python
import pandas as pd
```
接着,读取数据并创建一个pandas数据框:
```python
data = pd.read_csv('data.csv')
df = pd.DataFrame(data)
```
假设数据框中有一个名为“age”的列,需要取出其中空值的行,可以使用以下代码:
```python
df[df['age'].isnull()]
```
代码中的“isnull()”方法会返回一个布尔值的数据框,表示哪些行的“age”列是空值。然后,将其传递给数据框的“[]”操作符,就可以取出空值的行。
如果需要从多列中取出空值的行,可以使用以下代码:
```python
df[df[['age', 'name']].isnull().any(axis=1)]
```
代码中的“any()”方法可以检查任何一列是否为空值,如果有空值则返回True。然后,将其传递给数据框的“[]”操作符,并使用“axis=1”参数指示检查每一行,就可以取出包含空值的行。
最后,将取出的空值行保存到一个新的数据框中,可以使用以下代码:
```python
null_df = df[df['age'].isnull()].reset_index(drop=True)
```
代码中的“reset_index(drop=True)”方法可以重新设置数据框的索引,删除原有的索引。这样做可以避免产生重复的索引值。新的数据框“null_df”中保存了所有包含空值的行。