建站
咨詢
售后
建站咨詢
新聞中心
Python中的column()函數(shù)并不是Python內(nèi)置的，也不是某個特定庫的函數(shù)，我們可以在pandas庫中找到與之類似的功能，如DataFrame和Series對象的.loc和.iloc方法來訪問或操作數(shù)據(jù)框(DataFrame)或序列(Series)的列。
以下是關(guān)于如何在Pandas中使用這些方法的詳細教學(xué)：
1. 引入Pandas庫
在開始之前，確保已經(jīng)安裝了pandas，如果尚未安裝，可以通過以下命令進行安裝：
pip install pandas
之后，在你的Python腳本中引入pandas庫：
import pandas as pd
2. 創(chuàng)建DataFrame
DataFrame是pandas中用于數(shù)據(jù)處理的主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它類似于一個表格，可以有行和列的標(biāo)簽。
data = {
'Name': ['John', 'Anna', 'Peter', 'Linda'],
'Age': [23, 78, 22, 19],
'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']
}
df = pd.DataFrame(data)
3. 使用.loc方法
.loc方法是基于標(biāo)簽的索引器，意味著我們通過行或列的標(biāo)簽來訪問數(shù)據(jù)。
獲取名為'Name'的列 names = df.loc[:, 'Name']
4. 使用.iloc方法
.iloc方法是基于位置的索引器，即我們通過行或列的整數(shù)位置來訪問數(shù)據(jù)。
獲取第二列（從0開始計數(shù)） ages = df.iloc[:, 1]
5. 使用[]操作符
除了上述兩種方法外，還可以直接使用[]操作符來訪問DataFrame的列。
獲取名為'Age'的列 age_column = df['Age']
6. 修改列值
要修改DataFrame中的列值，可以直接賦值給該列：
增加年齡列的所有值1歲 df['Age'] += 1
或者使用.loc或.iloc來實現(xiàn)同樣的效果：
使用.loc增加年齡列的所有值1歲 df.loc[:, 'Age'] += 1 使用.iloc增加年齡列的所有值1歲 df.iloc[:, 1] += 1
7. 刪除列
要從DataFrame中刪除一列，可以使用drop方法：
刪除'Age'列
df = df.drop('Age', axis=1)
在這里，axis=1表示我們正在刪除列，而不是行（axis=0）。
結(jié)語
Pandas提供了非常靈活和強大的數(shù)據(jù)操作功能，.loc和.iloc以及直接使用[]操作符都是訪問DataFrame列的基本方法，理解這些方法將有助于你在數(shù)據(jù)分析和處理過程中更加高效地工作。
文章標(biāo)題：pythoncolumn函數(shù)
鏈接分享：http://www.dlmjj.cn/article/cdcdhdg.html
