Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法

Pandas DataFrame 取一行数据会得到Series的方法

如题，想要取如下dataframe的一行数据，以为得到的还是dataframe

lista = [1, 3, 7,4,0]

listb = [3, 3, 4,4,5]

listc = [3, 3, 4,4,6]

df1 = pd.DataFrame({'col1':lista,'col2':listb,'colb':listc})

print(df1)

print(df1.loc[0,:])

print(type(df1.loc[0,:]))

因为这里得到的是一维数据，结果得到的Series

然后用to_frame() 转换一下，发现并没有什么用，变成了单列的DataFrame,而不是单行

df2=df1.loc[0,:].to_frame()

print(df2)

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时间： 2018-11-07

一.更改DataFrame的某些值 1.更改DataFrame中的数据,原理是将这部分数据提取出来,重新赋值为新的数据. 2.需要注意的是,数据更改直接针对DataFrame原数据更改,操作无法撤销,如果做出更改,需要对更改条件做确认或对数据进行备份. 代码: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame([['Snow','M',22],['Tyrion','M',32],['Sansa','F',18],['Arya','F',14]], columns=['

最近在工作中,遇到了数据合并.连接的问题,故整理如下,供需要者参考~ 一.concat:沿着一条轴,将多个对象堆叠到一起 concat方法相当于数据库中的全连接(union all),它不仅可以指定连接的方式(outer join或inner join)还可以指定按照某个轴进行连接.与数据库不同的是,它不会去重,但是可以使用drop_duplicates方法达到去重的效果. concat(objs, axis=0, join='outer', join_axes=None, ignore_ind

相信很多人像我一样在学习python,pandas过程中对数据的选取和修改有很大的困惑(也许是深受Matlab)的影响... 到今天终于完全搞清楚了!!! 先手工生出一个数据框吧 import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.arange(0,60,2).reshape(10,3),columns=list('abc')) df 是这样子滴 那么这三种选取数据的方式该怎么选择呢? 一.当每列已有column name时,用

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方法一: #-*- coding:utf-8 -*- from sqlalchemy import create_engine class mysql_engine(): user='******' passwd='******' host='******' port = '******' db_name='******' engine = create_engine('mysql://{0}:{1}@{2}:{3}/{4}?charset=utf8'.format(user,passwd,ho

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.drop方法:产生新对象 1.Series o = Series([1,3,4,7],index=['d','c','b','a']) print(o.drop(['d','b'])) c 3 a 7 dtype: int64 2.DataFrame data = {'水果':['苹果','梨','草莓'], '数量':[3,2,5

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame 一.Series与Series s1 = Series([1,3,5,7],index=['a','b','c','d']) s2 = Series([2,4,6,8],index=['a','b','c','e']) 索引对齐项相加,不对齐项的值取NaN s1+s2 1 a 3.0 b 7.0 c 11.0 d NaN e NaN d

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用pandas中的DataFrame时选取行或列: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是S

如下所示: import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格

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1.首先 当然是启动genymotion 2.然后Tomcat ,启动tomcat..如图 将请求的URL地址变为10.0.3.2 ,比如在电脑上访问的是http://localhost:8080/ 那么在genymotion模拟器上就要输入http://10.0.3.2:8080/ 以上这篇使用genymotion访问本地上Tomcat上数据的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

今天由于工作需要,需要把数据把列根据指定的内容拆分数据 其中一条数据实例 select id , XXXX FROM BIZ_PAPER where  id ='4af210ec675927fa016772bf7dd025b0' 拆分方法: select t3.id ,t3.XXXX as XXXX from ( select A.id , B.XXXX from ( SELECT id, XXXX = CONVERT(xml,'' + REPLACE(XXXX