PythonPandasの2つのインデックス値の間のDataFrame行を選択します
Pandas DataFrameをスライスして、2つのインデックス値の間の行を選択できます。例を見て、それがどのように行われるかを見てみましょう。
ステップ
- 2次元、サイズ変更可能、潜在的に異種の表形式データ、 dfを作成します 。
- 入力DataFrame、 dfを印刷します 。
- インデックスの下限の変数を初期化します。
- インデックスの上限に対して別の変数を初期化します。
- df [index_lower_limit:index_upper_limit]を使用します DataFrameを範囲インデックスに出力します。
例
import pandas as pd df = pd.DataFrame( { "x": [5, 2, 7, 0], "y": [4, 7, 5, 1], "z": [9, 3, 5, 1] } ) print "Input DataFrame is:\n", df index_lower_limit = 1 index_upper_limit = 3 print("DataFrame between two index values:\n", df[index_lower_limit: index_upper_limit])
出力
Input DataFrame is: x y z 0 5 4 9 1 2 7 3 2 7 5 5 3 0 1 1 DataFrame between two index values: x y z 1 2 7 3 2 7 5 5
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PythonPandas-データフレームから行のサブセットを選択します
行のサブセットを選択するには、条件を使用してデータをフェッチします。 以下は、MicrosoftExcelで開いたCSVファイルの内容であるとしましょう- 最初に、CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードします- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") 「Units」が100を超えるCarレコード、つまり行のサブセットが必要だとします。これには、-を使用します dataFrame[dataFrame["Units"] >
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Python Pandas –null以外の値を逆方向に伝播する
「方法」を使用します ” fillnaのパラメータ () 方法。後方塗りつぶしには、値「bfill」を使用します 以下に示すように- fillna(method='bfill') 以下が、いくつかのNaN値を使用してMicrosoftExcelで開いたCSVファイルであるとしましょう- まず、必要なライブラリをインポートします- import pandas as pd CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードする- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesD