Phần giới thiệu này về gấu trúc này có nguồn gốc từ câu hỏi đáp của Pandas của Trường Data với các ghi chú và mã của riêng tôi. Chọn nhiều hàng và cột từ Pandas DataFrame¶In [3]: url = 'http://bit.ly/uforeports'
ufo = pd.read_csv(url)
In [5]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
Out[5]:
| Thành phố | Màu sắc được báo cáo | Hình dạng báo cáo | Tiểu bang | Thời gian |
---|
0 | Ithaca | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
1 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
2 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
Willingboro This is a really powerful and flexible method In [6]: # .loc DataFrame method
# filtering rows and selecting columns by label
# format
# ufo.loc[rows, columns]
# row 0, all columns
ufo.loc[0, :]
Out[6]: City Ithaca
Colors Reported NaN
Shape Reported TRIANGLE
State NY
Time 6/1/1930 22:00
Name: 0, dtype: object In [10]: # rows 0, 1, 2
# all columns
ufo.loc[[0, 1, 2], :]
# more efficient code
ufo.loc[0:2, :]
Out[10]:
| Thành phố | Màu sắc được báo cáo | Hình dạng báo cáo | Tiểu bang | Thời gian |
---|
0 | Ithaca | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
1 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
2 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
In [12]: # if you leave off ", :" pandas would assume it's there
# but you should leave it there to improve code readability
ufo.loc[0:2]
Out[12]:
| Thành phố | Màu sắc được báo cáo | Hình dạng báo cáo | Tiểu bang | Thời gian |
---|
0 | Ithaca | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
1 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
2 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY | 6/1/1930 22:00 |
---|
In [13]: # all rows
# column: City
ufo.loc[:, 'City']
Out[13]: 0 Ithaca
1 Willingboro
2 Holyoke
3 Abilene
4 New York Worlds Fair
5 Valley City
6 Crater Lake
7 Alma
8 Eklutna
9 Hubbard
10 Fontana
11 Waterloo
12 Belton
13 Keokuk
14 Ludington
15 Forest Home
16 Los Angeles
17 Hapeville
18 Oneida
19 Bering Sea
20 Nebraska
21 NaN
22 NaN
23 Owensboro
24 Wilderness
25 San Diego
26 Wilderness
27 Clovis
28 Los Alamos
29 Ft. Duschene
...
18211 Holyoke
18212 Carson
18213 Pasadena
18214 Austin
18215 El Campo
18216 Garden Grove
18217 Berthoud Pass
18218 Sisterdale
18219 Garden Grove
18220 Shasta Lake
18221 Franklin
18222 Albrightsville
18223 Greenville
18224 Eufaula
18225 Simi Valley
18226 San Francisco
18227 San Francisco
18228 Kingsville
18229 Chicago
18230 Pismo Beach
18231 Pismo Beach
18232 Lodi
18233 Anchorage
18234 Capitola
18235 Fountain Hills
18236 Grant Park
18237 Spirit Lake
18238 Eagle River
18239 Eagle River
18240 Ybor
Name: City, dtype: object In [15]: # all rows
# column: City, State
ufo.loc[:, ['City', 'State']]
# similar code for City through State
ufo.loc[:, 'City':'State']
Out[15]:
| Thành phố | Màu sắc được báo cáo | Hình dạng báo cáo | Tiểu bang |
---|
0 | Ithaca | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
1 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
2 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
3 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
4 | 6/1/1930 22:00 | Nan | Willingboro | NY |
---|
5 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
6 | 6/1/1930 22:00 | Nan | Willingboro | KHÁC |
---|
7 | NJ | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
8 | 6/1/1930 22:00 | Nan | Willingboro | KHÁC |
---|
9 | NJ | Nan | 6/30/1930 20:00 | Holyoke |
---|
10 | HÌNH TRÁI XOAN | Nan | Willingboro | KHÁC |
---|
11 | NJ | Nan | 6/30/1930 20:00 | Holyoke |
---|
12 | HÌNH TRÁI XOAN | Đồng | 15/2/1931 14:00 | Việc sử dụng .LOC Đây là một phương pháp thực sự mạnh mẽ và linh hoạt |
---|
13 | Abilene | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
14 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
15 | 6/1/1930 22:00 | Nan | Willingboro | KHÁC |
---|
16 | NJ | Nan | Nan | KHÁC |
---|
17 | NJ | Nan | Nan | 6/30/1930 20:00 |
---|
18 | Holyoke | Nan | HÌNH TRÁI XOAN | Đồng |
---|
19 | 15/2/1931 14:00 | Đồng | TAM GIÁC | KHÁC |
---|
20 | NJ | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
21 | Nan | Nan | Nan | 6/1/1930 22:00 |
---|
22 | Nan | Nan | Willingboro | 6/1/1930 22:00 |
---|
23 | Willingboro | Nan | HÌNH TRÁI XOAN | Đồng |
---|
24 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
25 | 6/1/1930 22:00 | Nan | Willingboro | KHÁC |
---|
26 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
27 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
28 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
29 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
6/1/1930 22:00 | Willingboro | Willingboro | Willingboro | Willingboro |
---|
18211 | Willingboro | Nan | KHÁC | NJ |
---|
18212 | 6/30/1930 20:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC |
---|
18213 | NJ | 6/30/1930 20:00 | 6/30/1930 20:00 | KHÁC |
---|
18214 | NJ | Nan | 6/30/1930 20:00 | Holyoke |
---|
18215 | HÌNH TRÁI XOAN | Nan | TAM GIÁC | Holyoke |
---|
18216 | HÌNH TRÁI XOAN | Đồng | Willingboro | KHÁC |
---|
18217 | NJ | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
18218 | 6/30/1930 20:00 | Nan | KHÁC | Holyoke |
---|
18219 | HÌNH TRÁI XOAN | Nan | Đồng | KHÁC |
---|
18220 | NJ | 6/30/1930 20:00 | TAM GIÁC | KHÁC |
---|
18221 | NJ | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
18222 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | Willingboro |
---|
18223 | KHÁC | Nan | Nan | Việc sử dụng .LOC Đây là một phương pháp thực sự mạnh mẽ và linh hoạt |
---|
18224 | Abilene | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
18225 | 6/1/1930 22:00 | Nan | 6/30/1930 20:00 | KHÁC |
---|
18226 | NJ | Nan | 6/30/1930 20:00 | KHÁC |
---|
18227 | NJ | Nan | TAM GIÁC | KHÁC |
---|
18228 | NJ | Nan | Willingboro | Holyoke |
---|
18229 | HÌNH TRÁI XOAN | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
18230 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC |
---|
18231 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC |
---|
18232 | NJ | Nan | Nan | 6/30/1930 20:00 |
---|
18233 | Holyoke | Đồng | 15/2/1931 14:00 | KHÁC |
---|
18234 | NJ | Nan | TAM GIÁC | KHÁC |
---|
18235 | NJ | Nan | Nan | 6/30/1930 20:00 |
---|
18236 | Holyoke | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
18237 | 6/1/1930 22:00 | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
18238 | 6/1/1930 22:00 | Nan | Nan | 6/30/1930 20:00 |
---|
18239 | 6/1/1930 22:00 | Đồng | Willingboro | 6/30/1930 20:00 |
---|
18240 | Holyoke | Nan | TAM GIÁC | HÌNH TRÁI XOAN |
---|
Đồng In [17]: # multiple rows and multiple columns
ufo.loc[0:2, 'City':'State']
Out[17]:
| Thành phố | Màu sắc được báo cáo | Hình dạng báo cáo | Tiểu bang |
---|
0 | Ithaca | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
1 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
2 | Willingboro | Nan | TAM GIÁC | NY |
---|
In [18]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
0Out[18]:
| Thành phố | Màu sắc được báo cáo | Hình dạng báo cáo | Tiểu bang | Thời gian |
---|
1694 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Willingboro | KHÁC | NJ |
---|
2144 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC | NJ |
---|
4686 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Willingboro | KHÁC | NJ |
---|
7293 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Willingboro | KHÁC | NJ |
---|
8488 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Nan | KHÁC | NJ |
---|
8768 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Nan | KHÁC | NJ |
---|
10816 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Willingboro | Holyoke | HÌNH TRÁI XOAN |
---|
10948 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC | NJ |
---|
11045 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC | NJ |
---|
12322 | 15/2/1931 14:00 | Nan | 6/30/1930 20:00 | KHÁC | NJ |
---|
12941 | 15/2/1931 14:00 | Nan | 6/30/1930 20:00 | KHÁC | NJ |
---|
16803 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC | NJ |
---|
17322 | 15/2/1931 14:00 | Nan | 6/30/1930 20:00 | KHÁC | NJ |
---|
In [20]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
1Out[20]:
| Thành phố | Màu sắc được báo cáo | Hình dạng báo cáo | Tiểu bang | Thời gian |
---|
1694 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Willingboro | KHÁC | NJ |
---|
2144 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC | NJ |
---|
4686 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Willingboro | KHÁC | NJ |
---|
7293 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Willingboro | KHÁC | NJ |
---|
8488 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Nan | KHÁC | NJ |
---|
8768 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Nan | KHÁC | NJ |
---|
10816 | 15/2/1931 14:00 | Nan | Willingboro | Holyoke | HÌNH TRÁI XOAN |
---|
10948 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC | NJ |
---|
11045 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC | NJ |
---|
12322 | 15/2/1931 14:00 | Nan | 6/30/1930 20:00 | KHÁC | NJ |
---|
12941 | 15/2/1931 14:00 | Nan | 6/30/1930 20:00 | KHÁC | NJ |
---|
16803 | 15/2/1931 14:00 | Nan | TAM GIÁC | KHÁC | NJ |
---|
17322 | 15/2/1931 14:00 | Nan | 6/30/1930 20:00 | KHÁC | NJ |
---|
In [21]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
2Out[21]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
3In [24]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
4Out[24]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
3Out[25]:
| Thành phố | Tiểu bang |
---|
0 | Ithaca | NY |
---|
1 | Willingboro | NY |
---|
2 | Willingboro | NY |
---|
3 | 6/1/1930 22:00 | NY |
---|
4 | 6/1/1930 22:00 | NY |
---|
5 | 6/1/1930 22:00 | NY |
---|
6 | 6/1/1930 22:00 | KHÁC |
---|
7 | NJ | NY |
---|
8 | 6/1/1930 22:00 | KHÁC |
---|
9 | NJ | Holyoke |
---|
10 | HÌNH TRÁI XOAN | KHÁC |
---|
11 | NJ | Holyoke |
---|
12 | HÌNH TRÁI XOAN | Việc sử dụng .LOC Đây là một phương pháp thực sự mạnh mẽ và linh hoạt |
---|
13 | Abilene | NY |
---|
14 | 6/1/1930 22:00 | NY |
---|
15 | 6/1/1930 22:00 | KHÁC |
---|
16 | NJ | KHÁC |
---|
17 | NJ | 6/30/1930 20:00 |
---|
18 | Holyoke | Đồng |
---|
19 | 15/2/1931 14:00 | KHÁC |
---|
20 | NJ | NY |
---|
21 | Nan | 6/1/1930 22:00 |
---|
22 | Nan | 6/1/1930 22:00 |
---|
23 | Willingboro | Đồng |
---|
24 | 15/2/1931 14:00 | NY |
---|
25 | 6/1/1930 22:00 | KHÁC |
---|
26 | 15/2/1931 14:00 | NY |
---|
27 | 6/1/1930 22:00 | NY |
---|
28 | 6/1/1930 22:00 | NY |
---|
29 | 6/1/1930 22:00 | UT |
---|
... | ... | ... |
---|
18211 | Holyoke | MA |
---|
18212 | Carson | Ca. |
---|
18213 | Pasadena | Ca. |
---|
18214 | Pasadena | Austin |
---|
18215 | TX | Austin |
---|
18216 | TX | Ca. |
---|
18217 | Pasadena | Austin |
---|
18218 | TX | Austin |
---|
18219 | TX | Ca. |
---|
18220 | Pasadena | Ca. |
---|
18221 | Pasadena | Austin |
---|
18222 | TX | El Campo |
---|
18223 | Khu vườn | BERTHOUD PASS |
---|
18224 | Đồng | Chị gái |
---|
18225 | Hồ Shasta | Ca. |
---|
18226 | Pasadena | Ca. |
---|
18227 | Pasadena | Ca. |
---|
18228 | Pasadena | Austin |
---|
18229 | TX | El Campo |
---|
18230 | Khu vườn | Ca. |
---|
18231 | Khu vườn | Ca. |
---|
18232 | Pasadena | Austin |
---|
18233 | TX | El Campo |
---|
18234 | Khu vườn | Ca. |
---|
18235 | Pasadena | Austin |
---|
18236 | TX | El Campo |
---|
18237 | Khu vườn | BERTHOUD PASS |
---|
18238 | Đồng | Austin |
---|
18239 | Đồng | Austin |
---|
18240 | TX | El Campo |
---|
Khu vườn In [28]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
6Out[28]:
| BERTHOUD PASS | Đồng | Chị gái | Hồ Shasta |
---|
0 | Franklin | NH | Albrightsville | PA |
---|
1 | Greenville | NH | Albrightsville | PA |
---|
2 | Holyoke | NH | Albrightsville | Austin |
---|
3 | TX | NH | Albrightsville | PA |
---|
4 | Greenville | NH | Albrightsville | PA |
---|
5 | Greenville | NH | Albrightsville | PA |
---|
6 | Greenville | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
7 | PA | NH | Albrightsville | PA |
---|
8 | Greenville | NH | Albrightsville | El Campo |
---|
9 | Khu vườn | NH | Albrightsville | PA |
---|
10 | Greenville | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
11 | PA | NH | Albrightsville | PA |
---|
12 | Greenville | Sc | Eufaula | BERTHOUD PASS |
---|
13 | Đồng | NH | Albrightsville | BERTHOUD PASS |
---|
14 | Đồng | NH | Albrightsville | PA |
---|
15 | Greenville | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
16 | PA | NH | NH | Ca. |
---|
17 | Albrightsville | NH | NH | Albrightsville |
---|
18 | PA | NH | Albrightsville | PA |
---|
19 | Greenville | Sc | Albrightsville | El Campo |
---|
20 | Khu vườn | NH | Albrightsville | PA |
---|
21 | NH | NH | NH | Albrightsville |
---|
22 | NH | NH | Albrightsville | Albrightsville |
---|
23 | PA | NH | Albrightsville | PA |
---|
24 | Greenville | NH | Albrightsville | PA |
---|
25 | Greenville | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
26 | Greenville | NH | Albrightsville | PA |
---|
27 | Greenville | NH | Albrightsville | PA |
---|
28 | Greenville | NH | Albrightsville | PA |
---|
29 | Greenville | NH | Albrightsville | UT |
---|
... | ... | ... | ... | ... |
---|
18211 | Holyoke | NH | Albrightsville | MA |
---|
18212 | Carson | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
18213 | Pasadena | PA | Albrightsville | Ca. |
---|
18214 | Pasadena | NH | Albrightsville | Austin |
---|
18215 | TX | NH | Albrightsville | Austin |
---|
18216 | TX | PA | Albrightsville | Ca. |
---|
18217 | Pasadena | NH | Albrightsville | Austin |
---|
18218 | TX | NH | Albrightsville | Austin |
---|
18219 | TX | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
18220 | Pasadena | Austin | Albrightsville | Ca. |
---|
18221 | Pasadena | NH | Albrightsville | Austin |
---|
18222 | TX | NH | Albrightsville | El Campo |
---|
18223 | Khu vườn | NH | NH | BERTHOUD PASS |
---|
18224 | Đồng | NH | Albrightsville | Chị gái |
---|
18225 | Hồ Shasta | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
18226 | Pasadena | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
18227 | Pasadena | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
18228 | Pasadena | NH | Albrightsville | Austin |
---|
18229 | TX | NH | Albrightsville | El Campo |
---|
18230 | Khu vườn | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
18231 | Khu vườn | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
18232 | Pasadena | NH | NH | Austin |
---|
18233 | TX | Sc | Eufaula | El Campo |
---|
18234 | Khu vườn | NH | Albrightsville | Ca. |
---|
18235 | Pasadena | NH | NH | Austin |
---|
18236 | TX | NH | Albrightsville | El Campo |
---|
18237 | Khu vườn | NH | Albrightsville | BERTHOUD PASS |
---|
18238 | Đồng | NH | NH | Austin |
---|
18239 | Đồng | Sc | Albrightsville | Austin |
---|
18240 | TX | NH | Albrightsville | El Campo |
---|
Khu vườn In [31]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
7Out[31]:
| BERTHOUD PASS | Đồng | Chị gái | Hồ Shasta | Franklin |
---|
0 | Franklin | NH | Albrightsville | PA | Greenville |
---|
1 | Greenville | NH | Albrightsville | PA | Greenville |
---|
2 | Holyoke | NH | Albrightsville | Austin | PA |
---|
In [38]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
8Out[38]:
| BERTHOUD PASS | Hồ Shasta |
---|
0 | Franklin | PA |
---|
1 | Greenville | PA |
---|
2 | Holyoke | Austin |
---|
3 | TX | PA |
---|
4 | Greenville | PA |
---|
5 | Greenville | PA |
---|
6 | Greenville | Ca. |
---|
7 | PA | PA |
---|
8 | Greenville | El Campo |
---|
9 | Khu vườn | PA |
---|
10 | Greenville | Ca. |
---|
11 | PA | PA |
---|
12 | Greenville | BERTHOUD PASS |
---|
13 | Đồng | BERTHOUD PASS |
---|
14 | Đồng | PA |
---|
15 | Greenville | Ca. |
---|
16 | PA | Ca. |
---|
17 | Albrightsville | Albrightsville |
---|
18 | PA | PA |
---|
19 | Greenville | El Campo |
---|
20 | Khu vườn | PA |
---|
21 | NH | Albrightsville |
---|
22 | NH | Albrightsville |
---|
23 | PA | PA |
---|
24 | Greenville | PA |
---|
25 | Greenville | Ca. |
---|
26 | Greenville | PA |
---|
27 | Greenville | PA |
---|
28 | Greenville | PA |
---|
29 | Greenville | UT |
---|
... | ... | ... |
---|
18211 | Holyoke | MA |
---|
18212 | Carson | Ca. |
---|
18213 | Pasadena | Ca. |
---|
18214 | Pasadena | Austin |
---|
18215 | TX | Austin |
---|
18216 | TX | Ca. |
---|
18217 | Pasadena | Austin |
---|
18218 | TX | Austin |
---|
18219 | TX | Ca. |
---|
18220 | Pasadena | Ca. |
---|
18221 | Pasadena | Austin |
---|
18222 | TX | El Campo |
---|
18223 | Khu vườn | BERTHOUD PASS |
---|
18224 | Đồng | Chị gái |
---|
18225 | Hồ Shasta | Ca. |
---|
18226 | Pasadena | Ca. |
---|
18227 | Pasadena | Ca. |
---|
18228 | Pasadena | Austin |
---|
18229 | TX | El Campo |
---|
18230 | Khu vườn | Ca. |
---|
18231 | Khu vườn | Ca. |
---|
18232 | Pasadena | Austin |
---|
18233 | TX | El Campo |
---|
18234 | Khu vườn | Ca. |
---|
18235 | Pasadena | Austin |
---|
18236 | TX | El Campo |
---|
18237 | Khu vườn | BERTHOUD PASS |
---|
18238 | Đồng | Austin |
---|
18239 | Đồng | Austin |
---|
18240 | TX | El Campo |
---|
Khu vườn In [40]: # show first 3 shows
ufo.head(3)
9Out[40]:
| BERTHOUD PASS | Đồng | Chị gái | Hồ Shasta | Franklin |
---|
0 | Franklin | NH | Albrightsville | PA | Greenville |
---|
1 | Greenville | NH | Albrightsville | PA | Greenville |
---|
Sc Mix labels and integers when using selection. In [41]: # .loc DataFrame method
# filtering rows and selecting columns by label
# format
# ufo.loc[rows, columns]
# row 0, all columns
ufo.loc[0, :]
0Out[42]:
| beer_servings | spirit_servings | wine_servings | total_litres_of_pure_alcohol | Eufaula |
---|
ĐƯỢC RỒI | | | | | |
---|
Thung lũng Simi | 0 | 0 | 0 | 0.0 | San Francisco |
---|
Kingsville | 89 | 132 | 54 | 4.9 | Chicago |
---|
IL | 25 | 0 | 14 | 0.7 | Bãi biển Pismo |
---|
Lodi | 245 | 138 | 312 | 12.4 | Chicago |
---|
IL | 217 | 57 | 45 | 5.9 | Bãi biển Pismo |
---|
In [44]: # .loc DataFrame method
# filtering rows and selecting columns by label
# format
# ufo.loc[rows, columns]
# row 0, all columns
ufo.loc[0, :]
1In [46]: # .loc DataFrame method
# filtering rows and selecting columns by label
# format
# ufo.loc[rows, columns]
# row 0, all columns
ufo.loc[0, :]
2Out[46]:
| beer_servings | spirit_servings |
---|
ĐƯỢC RỒI | | |
---|
Kingsville | 89 | 132 |
---|
IL | 25 | 0 |
---|
Lodi | 245 | 138 |
---|
In [48]: # .loc DataFrame method
# filtering rows and selecting columns by label
# format
# ufo.loc[rows, columns]
# row 0, all columns
ufo.loc[0, :]
3Out[48]:
| BERTHOUD PASS | Đồng |
---|
0 | Franklin | NH |
---|
1 | Greenville | NH |
---|
2 | Holyoke | NH |
---|
Làm thế nào để bạn chọn một nhóm các hàng trong Python?
Khoa học dữ liệu thực tế sử dụng Python để truy cập vào một nhóm các hàng trong khung dữ liệu gấu trúc, chúng ta có thể sử dụng phương thức loc (). Ví dụ, nếu chúng ta sử dụng DF. loc [2: 5], sau đó nó sẽ chọn tất cả các hàng từ 2 đến 5.use the loc() method. For example, if we use df. loc[2:5], then it will select all the rows from 2 to 5.
Làm thế nào để bạn chọn một vài hàng trong Python?
Pandas: Cách chọn hàng dựa trên các giá trị cột.. Phương pháp 1: Chọn các hàng trong đó cột bằng với giá trị cụ thể DF. loc [df ['col1'] == value]. Phương pháp 2: Chọn các hàng trong đó giá trị cột nằm trong danh sách các giá trị. DF. .... Phương pháp 3: Chọn hàng dựa trên nhiều điều kiện cột DF. loc [(df ['col1'] == value) & (df ['col2']
Làm thế nào để bạn chọn nhiều ô trong Python?
Chọn nhiều ô:.. Shift + J hoặc Shift + Down Chọn lần bán tiếp theo theo hướng đi xuống. .... Khi các ô được chọn, sau đó bạn có thể xóa / sao chép / cắt / dán / chạy chúng dưới dạng lô. .... Bạn cũng có thể sử dụng Shift + M để hợp nhất nhiều ô ..
Làm thế nào để bạn nhóm nhiều hàng trong Python?
Bạn có thể nhóm các hàng DataFrame vào danh sách bằng cách sử dụng chức năng pandas.dataFrame.groupBy () trên cột quan tâm, chọn cột bạn muốn làm danh sách từ nhóm và sau đó sử dụng sê -ri. .pandas. DataFrame. groupby() function on the column of interest, select the column you want as a list from group and then use Series. apply(list) to get the list for every group.
Làm cách nào để chọn tất cả các hàng trong một khung dữ liệu trong Python?
Các bước để chọn các hàng từ Pandas DataFrame.. Bước 1: Thu thập dữ liệu của bạn..... Bước 2: Tạo DataFrame..... Bước 3: Chọn các hàng từ Pandas DataFrame..... Ví dụ 1: Chọn các hàng trong đó giá bằng hoặc lớn hơn 10. .... Ví dụ 2: Chọn các hàng trong đó màu xanh lá cây và hình dạng là hình chữ nhật ..
Làm cách nào để chọn các cột và hàng nhất định trong Python?
Nếu bạn có DataFrame và muốn truy cập hoặc chọn một vài hàng/cột cụ thể từ khung dữ liệu đó, bạn có thể sử dụng dấu ngoặc vuông hoặc các phương thức nâng cao khác như LỘC và ILOC.use square brackets or other advanced methods such as loc and iloc . |