假设我有以下pandasDataFrame:importpandasaspddf=pd.DataFrame({"A":[1,pd.np.nan,2],"B":[5,6,0]})看起来像:>>>dfAB01.051NaN622.00第一个选项我知道一种检查特定值是否为NaN的方法，如下所示:>>>df.isnull().ix[1,0]True第二个选项(无效)我认为下面的选项，使用ix，也可以工作，但事实并非如此:>>>df.ix[1,0]==pd.np.nanFalse我也尝试了iloc，结果相同:>>>df.iloc[1,0]==pd.np.nanFalse但是，如果我使用ix或il
出于编程目的，我希望.iloc始终返回一个数据帧，即使结果数据帧只有一行。如何做到这一点？目前，当结果只有一行时，.iloc返回一个系列。示例:In[1]:df=pd.DataFrame({'a':[1,2],'b':[3,4]})In[2]:dfOut[2]:ab013124In[3]:type(df.iloc[0,:])Out[3]:pandas.core.series.Series这种行为不好有两个原因:根据选择的行数，.iloc可以返回一个系列或一个数据框，这迫使我在我的代码中手动检查这一点-.loc，另一方面，总是返回一个数据框，使pandas内部不一致(错误信息，如所指出在
我有一个包含很多列的大型数据框。对于数据帧中的每一行/索引，我执行一些操作，读取一些辅助数据等并获得一个新值。有没有办法将该新值添加到正确行/索引处的新列中？我可以使用.assign添加一个新列，但是因为我正在循环遍历行并且一次只生成要添加一个值的数据(生成它非常复杂)。当它生成时，我想立即将它添加到数据框中，而不是等到我生成整个系列。这不起作用并给出一个关键错误:df['new_column_name'].iloc[this_row]=value我需要先初始化列吗？ 最佳答案 仅使用行号创建和填充新列有两个步骤...(在这种方法中
我正在尝试使用以下代码对一些信息进行编码以读入机器学习模型importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspyDataset=pd.read_csv('filename.csv',sep=',')X=Dataset.iloc[:,:-1].valuesY=Dataset.iloc[:,18].valuesfromsklearn.preprocessingimportLabelEncoder,OneHotEncoderlabelencoder_X=LabelEncoder()X[:,0]=labelencoder_X.fit
我正在学习Pythonpandas库。来自R背景，索引和选择功能似乎比它们需要的更复杂。我的理解是.loc()仅基于标签，而.iloc()仅基于整数。如果.ix()更快并且支持整数和标签访问，我为什么还要使用.loc()和.iloc()？ 最佳答案 请引用文档DifferentChoicesforIndexing，它清楚地说明了何时以及为什么应该使用.loc,.iloc而不是.ix，这是关于明确的用例:.ixsupportsmixedintegerandlabelbasedaccess.Itisprimarilylabelbased
最近开始从我的安全位置(R)扩展到Python，并且对Pandas中的单元定位/选择感到有些困惑。我已阅读文档，但我很难理解各种本地化/选择选项的实际含义。我是否有理由在at和iat上使用.loc或.iloc或相反亦然？在什么情况下我应该使用哪种方法？Note:futurereadersbeawarethatthisquestionisoldandwaswrittenbeforepandasv0.20whenthereusedtoexistafunctioncalled.ix.Thismethodwaslatersplitintotwo-locandiloc-tomaketheexpl
最近开始从我的安全位置(R)扩展到Python，并且对Pandas中的单元定位/选择感到有些困惑。我已阅读文档，但我很难理解各种本地化/选择选项的实际含义。我是否有理由在at和iat上使用.loc或.iloc或相反亦然？在什么情况下我应该使用哪种方法？Note:futurereadersbeawarethatthisquestionisoldandwaswrittenbeforepandasv0.20whenthereusedtoexistafunctioncalled.ix.Thismethodwaslatersplitintotwo-locandiloc-tomaketheexpl
这似乎是一个非常简单的问题......但我没有看到我期待的简单答案。那么，如何在Pandas中获取给定列的第n行的值？(我对第一行特别感兴趣，但也会对更一般的做法感兴趣)。例如，假设我想将Btime中的1.2值拉为变量。这样做的正确方法是什么？>>>df_testATimeXYZBtimeCDE01.221521.212251211.431211.313221121.511061.411201631.629101.712291241.91191.911211952.00002.08101162.40002.4101215 最佳答案
这似乎是一个非常简单的问题......但我没有看到我期待的简单答案。那么，如何在Pandas中获取给定列的第n行的值？(我对第一行特别感兴趣，但也会对更一般的做法感兴趣)。例如，假设我想将Btime中的1.2值拉为变量。这样做的正确方法是什么？>>>df_testATimeXYZBtimeCDE01.221521.212251211.431211.313221121.511061.411201631.629101.712291241.91191.911211952.00002.08101162.40002.4101215 最佳答案
1iloc[]函数作用iloc[]函数，属于pandas库，全称为indexlocation，即对数据进行位置索引，从而在数据表中提取出相应的数据。2iloc函数使用df.iloc[a,b]，其中df是DataFrame数据结构的数据（表1就是df），a是行索引（见表1），b是列索引（见表1）。表1姓名（列索引10）班级（列索引1）分数（列索引2）0（行索引0）小明302871（行索引1）小王303952（行索引2）小方3031001.iloc[a,b]:取行索引为a列索引为b的数据。importpandasdf=pandas.read_csv('a.csv')print(df.iloc[1,
