python 如何取到dataframe的偶数列

作者&投稿:陀狭 (若有异议请与网页底部的电邮联系)
python DataFrame列运算~

import pandas as pd
#新建一个dataFrame,df
d={
'消费总金额':[100,150,200],
'消费次数':[1,2,2],
}
df=pd.DataFrame(d)
#新增一列‘平均值’表示两者相除
df['平均值'] =df.apply(lambda x: x[0] / x[1], axis=1)
df


概述直接提取会报错,把array数组转换成list,即可提取,使用numpy转换
步骤详解1、直接提取尝试:
group=[[1,2],[2,3],[3,4]]
#提取第一列元素
print(group[:,1])
#Out:TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple
2、使用numpy转换:
import numpy as np
group=[[1,2],[2,3],[3,4]]
#numpy转化
ar=np.array(group)
print(ar[:,1])
#Out:[2 3 4]
拓展内容numpy详解

Numpy对象是数组,称为ndarray 维度(dimensions)称作轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。注:有几级中括号就有几个维度
一、ndarray.attrs:
ndarray.ndim 秩
ndarray.shape 例如一个2排3列的矩阵,它的shape属性是(2,3)
ndarray.size 数组元素的总个数
ndarray.dtype 元素类型,NumPy提供自己的数据类型
ndarray.itemsize 数组中每个元素的字节大小
二、数组创建函数:
array
asarray将输入转换成ndarray
arange
ones
zeros
empty 只分配内存空间不填充任何值
eye 创建N*N单位矩阵(对角线为1)
三、数组和标量之间的运算
numpy数组的一个特点,不用编写循环就可对数据执行批量运算,这通常称作矢量化(vectorization)。
四、基本的索引和切片
numpy数组的索引是一个内容丰富的主题,因为选取数据子集或单个元素的方式有很多。这里我仅详细介绍常用的方法,对于高级功能的方式我列举名称,读者可以等到要用的时候自行查阅资料。

设步长,类似numpy。主要原因是不能直接对列切片,因为列索引相当于字典的键。但和numpy一样,支持多轴同时切片取所有行再取偶数列,结果df.loc[:,::2]


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轩晏米托: 用pandas,取出来的是dataframe格式,直接选择你想要的列就行了.

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