numpy和pandas區(qū)別？區(qū)別在于兩者含義不同，具體區(qū)別如下。Numpy，中文意思是(數(shù)值Python)，是Python的開源數(shù)值計算擴展。熊貓在中文里的意思是基于NumPy的工具，它是為了解決數(shù)

numpy和pandas區(qū)別？

區(qū)別在于兩者含義不同，具體區(qū)別如下。

Numpy，中文意思是(數(shù)值Python)，是Python的開源數(shù)值計算擴展。

熊貓在中文里的意思是基于NumPy的工具，它是為了解決數(shù)據(jù)分析的任務而創(chuàng)建的。Pandas包括大量的庫和一些標準數(shù)據(jù)模型，提供了高效操作大型數(shù)據(jù)集所需的工具。Pandas提供了大量的功能和方法，使我們能夠快速方便地處理數(shù)據(jù)。

pandas如何獲取指定column列號？

按列、按索引/行、按特定的行和列。

將numpy作為np導入

從熊貓進口數(shù)據(jù)框

進口熊貓作為pd

dfDataFrame((12)。reshape((3，4))，index[one，two，thr]，columnslist(abcd))

Df[a]#取a列。

Df[[a，b]]#取A列和b列。

#ix可以按數(shù)字或按索引和列進行索引。

Df.ix[0]#取第0行

Df.ix [0:1] #取0線。

Df.ix[on:two]#取一和兩條線。

Df.ix [0:2，0] #取0行1列0。

Df.ix[0:1，a]#取0行a列。

Df.ix [0:2，a:c] #取0行1列abc。

Df.ix [on:two，a:c] #取一兩行和abc列。

Df.ix [0:2，0:1] #取0行，1行，0列。

Df.ix [0:2，0:2] #取第0行第1行第0列第1列。

#loc只能通過索引和列獲得，不能通過數(shù)字獲得。

Df.loc[one，a]#一行，a列

Df.loc [on:two，a] #一到兩行，a列。

Df.loc [on:two，a:c] #一到兩行，A到c列。

Df.loc [on:two，[a，c]] #一到兩行，ac列。

#僅iloc您可以按編號而不是按索引名稱進行索引。

[0:2] #前兩行

[0]#行0

[0:2，0:2] # 0，1行，0，1列。

[[0，2]，[1，2，3]]#行0，2，列1，2，3

#iat采用單個值，并且只能用數(shù)字進行索引。

Df.iat[1，1]#第1行第1列

#at采用單個值，并且只能按索引和列進行索引。

[一，一]#一行，一列

2.根據(jù)情況選擇路線

用于選擇等于特定值的行進行記錄。

df.loc[df[;列名;]某個值]

用isin選擇列是否是某種類型的數(shù)值。

df.loc[df[;列名;]。isin(某些值)]

Amp用于選擇各種條件。

df.loc[(df[;列;]某_值)amp df[;其他_列;]。isin(某些值)]

選擇不等于某些值的行進行記錄！

df.loc[df[;列名;]！一些值]

Isin返回一系列值。如果要選不滿足這個條件的值，就用吧~

df.loc[~df[;列名;]。isin(某些值)]