您好,登錄后才能下訂單哦!
一、假設(shè)有這樣一個(gè)原始dataframe
二、提取索引
(已經(jīng)做了一些操作將Age為NaN的行提取出來(lái)并合并為一個(gè)dataframe,這里提取的是該dataframe的索引,道理和操作是相似的,提取的代碼沒(méi)有貼上去是為了不顯得太繁雜讓讀者看著繁瑣)
>>> index = unknown_age_Mr.index.tolist() #記得轉(zhuǎn)換為list格式
三、提取索引對(duì)應(yīng)的原始dataframe的行
使用iloc函數(shù)將數(shù)據(jù)塊提取出
>>> age_df.iloc[index, :] # 這里的 :可以改為具體的索引,就可以提取具體列,詳情可以看iloc的介紹
如果打印出來(lái)就是下面的樣子了
提取出來(lái)后就可以進(jìn)行替換或其他操作了
以上這篇對(duì)pandas通過(guò)索引提取dataframe的行方法詳解就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了,希望能給大家一個(gè)參考,也希望大家多多支持億速云。
免責(zé)聲明:本站發(fā)布的內(nèi)容(圖片、視頻和文字)以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主,文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng),如果涉及侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系站長(zhǎng)郵箱:is@yisu.com進(jìn)行舉報(bào),并提供相關(guān)證據(jù),一經(jīng)查實(shí),將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。