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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。

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

  1. 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"] >

  2. 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