如何用pandas實現(xiàn)選取特定索引的行？分享一篇關于熊貓如何選擇特定索引行的文章，希望對您有所幫助：>>>>導入numpy作為NP>>>導入pandas作為PD>>

如何用pandas實現(xiàn)選取特定索引的行？

分享一篇關于熊貓如何選擇特定索引行的文章，希望對您有所幫助：

>>>>導入numpy作為NP

>>>導入pandas作為PD

>>>索引=np.數(shù)組（[2,4,6,8,10]）

>>>>數(shù)據(jù)=np.數(shù)組（[3,5,7,9,11]）

>>>>數(shù)據(jù)=pd.數(shù)據(jù)幀（{“num”：data}，index=index）

>>>打?。〝?shù)據(jù)）

num

2 3

4 5

67

8 9

10 11

>>>選擇索引=索引[索引> 5

]>>>打印（選擇索引）

[6 8 10

]>>>數(shù)據(jù)[“num”]。loc[選擇索引

]6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>

請注意不能使用iloc。Iloc以數(shù)組的形式訪問序列，下標從0:]>>>> data[“num”]開始。Iloc[2:5

]6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>>>數(shù)據(jù)[“num”]。Iloc[[2,3,4

6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>>>數(shù)據(jù)[“num”]

前提：加載numpy、pandas和series、dataframe。生成一個序列并刪除索引為“C”的項，如圖所示。

2. 如果要連續(xù)刪除多個指定項，可以在下拉列表中添加這些項的列表。

3. 接下來，讓我們看看dataframe如何刪除數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為具有四行四列的DF1。

4. 如果你直接使用DF1。Drop（[“Beijing”、“Shanghai”]），可以刪除索引為“Beijing”、“Shanghai”的數(shù)據(jù)。這就完成了操作。