相关疑难解决方法(0)

我需要在Python的切片表示法上有一个很好的解释(引用是一个加号).

对我来说,这种符号需要一点点提升.

它看起来非常强大,但我还没有完全了解它.

我有一只DataFrame熊猫:

import pandas as pd
inp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11,'c2':110}, {'c1':12,'c2':120}]
df = pd.DataFrame(inp)
print df

输出:

   c1   c2
0  10  100
1  11  110
2  12  120

现在我想迭代这个帧的行.对于每一行,我希望能够通过列的名称访问其元素(单元格中的值).例如:

for row in df.rows:
   print row['c1'], row['c2']

是否有可能在熊猫中做到这一点？

我发现了类似的问题.但它没有给我我需要的答案.例如,建议使用:

for date, row in df.T.iteritems():

要么

for row in df.iterrows():

但我不明白row对象是什么以及如何使用它.

我有一个14行的周期数据帧,即每条记录有14行数据(均值,sdev等),我想为每条记录重复提取第2,第4,第7和第9行(14行) ).我的代码是:

Mean_df = df.iloc[[1,3,6,8]::14,:].copy()

这不起作用

TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'> with these indexers [[1, 3, 6, 8]] of <class 'list'>

我从这里获得了代码的帮助,这对我来说非常有用,但不是多行选择 - Pandas每隔n行

我可以提取几个不同的切片并组合,但感觉可能有更优雅的解决方案.

有任何想法吗？

使用 读取 csv 时是否有一种简单的方法可以忽略所有偶数/奇数行pandas？

我知道skiprows参数，pd.read_csv但为此我需要提前知道行数。