pandas 中如何提取 dataframe 的某些列 - 知乎 - 知乎专栏
以下两种方法 df.loc[]和df.iloc[]就可以解决这个问题，可以明确行或列索引。 还可以同时取多行和多列。 方法二：df.loc[]：用 label （行名或列名）做索引。
Pandas读取某列、某行数据——loc、iloc用法总结 - CSDN博客
2021年7月9日 · loc方法主要通过行和列的名称进行索引，例如读取特定行、列或条件筛选数据；而iloc则依赖于行和列的索引位置，适用于基于位置的检索。 文中通过实例展示了这两种方法的各种用法，包括单行、单列、多个区域的选择以及切片操作，帮助读者更好地理解和 ...
Pandas中loc和iloc函数（提取某几列或者行的数据）_data.iloc-CSD…
2023年3月23日 · 取行和列的几种常用方式： data[ 列名 ]： 取单列或多列，不能用连续方式取，也不能用于取行。 data.列名： 只用于取单列，不能用于行。 data[i:j]： 用起始行下标(i)和终止行下标(j)取单行或者连续多行，不能用于列的选取。
Pandas从pandas.dataframe中提取特定列 - 极客教程
在本文中，我们学习了如何从pandas.dataframe中提取特定的列和行。我们了解到可以使用dataframe[column_name]来访问单个列，使用dataframe[columns]来访问多个列，并使用布尔索引来对行进行筛选。熟练掌握这些技能，可以帮助我们更好地处理和分析数据。
使用pandas筛选出指定列值所对应的行 - 知乎 - 知乎专栏
数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围内的行，用isin
numpy提取某行（列）或某几行（列） - CSDN博客
2019年8月2日 · 通过使用NumPy和Pandas库，我们可以方便地获取多维数组的某一列数据，从而进行进一步的数据处理和分析。无论是科学计算、数据处理还是机器学习领域，这些工具都能够大大提高我们的工作效率和数据处理能力。
Python二维列表取一列的多种方法 - 极客教程
本文介绍了几种常用的方法来从二维列表中取出一列的数据，包括使用列表生成式、zip函数和*运算符、NumPy库、pandas库以及循环遍历的方式。 不同的方法适用于不同的场景和需求，大家可以根据实际情况选择适合自己的方法。
如何获取Pandas数据框架的第一列 - 极客教程
如何获取Pandas数据框架的第一列. 在这篇文章中，我们将讨论如何用Python编程语言获得pandas数据框架的第一列。 方法1：使用iloc[]函数. 这个函数用于使用切片操作符获得第一列。对于行，我们提取所有的行，对于列，指定第一列的索引。 语法:
Python Pandas Dataframe.pop()用法及代码示例 - 纯净天空
在堆栈中，pop不需要任何参数，它每次都会弹出最后一个元素。 但是pandas pop方法可以从 DataFrame 中获取列的输入，然后直接将其弹出。 用法： DataFrame.pop(item)
linux cut 命令提取指定列 - 简书
2020年3月6日 · 提取 第2列至最后一列：cut -f 2- a.txt 提取第1列，第3列，第5列：cut -f 1,3,5 a.txt 提取第2列以外的所有列： cut -f 2 --complement a.txt