博客
关于我
数据分析工具Pandas基础--Series的索引操作
阅读量:280 次
发布时间:2019-03-01

本文共 776 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

理论:

行索引:

按索引位置:ser_obj[pos]

按索引名称:ser_obj[‘label’]

切片索引:

按索引位置:ser_obj[2:4]

按索引名称:ser_obj[‘label1’: ‘label3’],注意,按索引名切片操作时,是包含终止

不连续索引:

ser_obj[ [‘label1’, ‘label2’, ‘label3’] ]

ser_obj[ [pos1, pos2, pos3] ]

 

实验:

第四节 Series的索引操作

In [1]:

 

 
import pandas as pd
import numpy as np

In [2]:

 

 
# 构建Series
ser_obj = pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])
ser_obj

Out[2]:

a    0b    1c    2d    3e    4dtype: int64

行索引

In [7]:

 

 
ser_obj['b']
ser_obj.loc['b']

Out[7]:

1

In [4]:

 

ser_obj[1]
ser_obj.iloc[]

Out[4]:

1

切片索引

In [5]:

 

 
ser_obj[1:3]

Out[5]:

b    1c    2dtype: int64

In [6]:

 

# 注意区别
ser_obj['b':'d']

Out[6]:

b    1c    2d    3dtype: int64

不连续索引

In [8]:

 

ser_obj[[0,2,4]]

Out[8]:

a    0c    2e    4dtype: int64

In [9]:

 

 
ser_obj[['b','d']]

Out[9]:

b    1d    3dtype: int64

转载地址:http://mcla.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
mysql更新频率_MySQL优化之如何了解SQL的执行频率
查看>>
mysql替换表的字段里面内容
查看>>
MySQL最多能有多少连接
查看>>
MySQL最大建议行数 2000w,靠谱吗?
查看>>
MySQL有哪些锁
查看>>
MySQL服务器安装(Linux)
查看>>
mysql服务器查询慢原因分析方法
查看>>
mysql服务无法启动的问题
查看>>
MySQL杂谈
查看>>
mysql权限
查看>>
mysql条件查询
查看>>
MySQL条件查询
查看>>
MySQL架构与SQL的执行流程_1
查看>>
MySQL架构与SQL的执行流程_2
查看>>
MySQL架构介绍
查看>>
MySQL架构优化
查看>>
mysql架构简介、及linux版的安装
查看>>
MySQL查看数据库相关信息
查看>>
MySQL查看表结构和表中数据
查看>>
MySQL查询优化:LIMIT 1避免全表扫描
查看>>