基础的切片操作中，你可以轻松地通过索引来获取特定的列。例如，访问DataFrame的某一列，实际上就是对数据进行行的切片操作。
对于行的切片，比如要获取5到15行的数据（不包括编号15的行），可以使用DataFrame的索引机制，通过指定行数范围来实现。
更进一步，DataFrame的loc()方法允许你精确地定位特定行和列的交集部分。例如，如果你想获取5到15行的Age、Gender和Net_Pay这三列，就可以使用loc()方法进行指定。
如果你已经熟练掌握了前面的知识，甚至可以省略loc()，直接使用简洁的语法来完成相同的切片操作。切片操作在DataFrame中不仅直观，而且灵活，是数据处理和分析中的强大工具。
【Python进阶系列】DataFrame数据类型初体验~|图解 + 示例代码
使用字典创建DataFrame df_dict = {'one': [1, 2, 3], 'two': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(df_dict)使用NumPy数组 import numpy as np data = np.random.randint(0, 10, (3, 2))df_from_array = pd.DataFrame(data, columns=['col1', 'col2'])使用Series构成 s = pd....
【Python进阶系列】DataFrame切片操作~|图解 + 示例代码
在Python的DataFrame进阶学习中，切片操作是重要的一环。它模仿了NumPy数组的切片方式，但结合了DataFrame特有的行和列索引，提供了更灵活的操作。基础的切片操作中，你可以轻松地通过索引来获取特定的列。例如，访问DataFrame的某一列，实际上就是对数据进行行的切片操作。对于行的切片，比如要获取5到15行...
【Python进阶系列】DataFrame访问问~|图解 + 示例代码
通过DataFrame的columns属性可以轻松访问列。获取列名以数组形式存储，使用values属性可获取数组。以数组形式访问列名示例：访问特定列，如df2.one或df2['one']，方法等价。注意：若列名包含空格或不符合Python变量命名规则，不能通过访问对象属性访问。使用方括号访问列名更为灵活，不受变量命名规则限制。访问D...
【Python进阶系列】DataFrame数据类型初体验~|图解 + 示例代码
构建DataFrame通常通过字典，其中的键（key）对应列名，值（value）为列的数据。例如，一个由列表或NumPy数组构成的字典可以这样创建DataFrame：python data = {'one': [1, 2, 3], 'two': [4, 5, 6], 'three': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data)DataFrame的列数和行数可以根据字典的...
【Python数据分析系列】一文总结dataframe截取\/选择\/切片的几种方式_百...
首先，dataframe.iloc是基于位置的索引和选择工具，它通过整数索引来选取行和列。例如，选择1-5行和1-2列可以写为：df.iloc[0:5, 0:2]。请注意，iloc使用的是零基索引。相比之下，dataframe.loc则按标签（行名或列名）进行操作，它的语法更为明确。选择特定行和列的示例是：df.loc['row1':'...
【Python进阶系列】DataFrame常用方法详解~|图解 + 示例代码
在使用Python的Pandas库处理数据时，DataFrame对象提供了一系列常用方法，其中head()和tail()用于查看数据的前几行和后几行，分别默认显示前五行和后五行，可通过参数自定义显示行数。describe()方法则生成描述性统计摘要，包含数值型数据的计数、平均值、标准差、最小值、最大值及百分位数。mean()和...
【Python进阶系列】DataFrame添加操作~|图解 + 示例代码
在Python的Pandas库中，DataFrame对象允许进行行和列的添加操作，包括使用for循环、append()方法以及concat()方法。让我们通过直观的示例和代码来理解这些操作。添加行：在DataFrame中添加新行时，可以先创建一个空对象，然后使用for循环配合loc(index)方法逐行添加，可选择使用数字或字符串作为行索引。例如，...
【Python进阶系列】DataFrame排序操作~|图解 + 示例代码
在DataFrame中，我们可以根据一列或多列对数据进行排序。默认情况下，排序方式是升序。例如，在Salaries.csv数据源中，我们可以按照薪资的升序进行排序，相关代码如下。在排序过程中，我们可以使用sort_values()方法，其中的by参数可以接收一个列表，表示多个排序指标（key）。sort_values()将根据参数by中的...
【Python进阶系列】DataFrame透视表|图解 + 示例代码
Python进阶系列中，DataFrame透视表是一种强大的数据汇总工具，它通过行和列上的分组键动态地组织数据，提供数据的多维度分析。DataFrame对象内置的pivot_table()方法和pandas的顶级函数pandas.pivot_table()功能相同，其关键参数包括data、index、values、columns和aggfunc。首先，index参数用于设置数据的分组依据...
Python中的切片(Slicing):操作指南
切片操作背后是Python的__getitem__方法，它支持自定义的切片对象，这对于代码复用和传递参数非常有帮助。切片不仅可以用于一维数据，如一维的Numpy数组，还可以扩展到多维数组，如二维和三维。在Pandas的DataFrame中，无论是基于标签的.loc还是基于位置的.iloc，都可以进行灵活的行和列切片。无论是基本数据...
