numpy 切片
in [8]: arr = np.array( [[1, 2], [3, 4]])
in [9]: arr
out[9]:
array([[1, 2],
[3, 4]])
in [10]: arr[0] # 取第一行
out[10]: array([1, 2])
in [11]: arr[:, 1] # 取第二列, 用逗號隔開表示第二個切片或者索引，就像乙個tuple2，第二個切片來表示y軸
out[11]: array([2, 4])
pandas 如果直接對dataframe進行切片，只能操作行，如果還要操作列需要使用pd.dataframe.iloc:
in [24]: df = pd.dataframe(data=[[1,2], [3,4]])
in [25]:
in [25]: df[:1]
out[25]:
0 10 1 2
in [27]: df[:1] # 取第一行
out[27]:
0 10 1 2
in [28]: df[:1, 1] # 如果要取列則報錯，需要使用iloc
keyerror traceback (most recent call last)
in ----> 1 df[:1, 1]
~/miniconda3/envs/cooka/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/frame.py in __getitem__(self, key)
3022 if self.columns.nlevels > 1:
3023 return self._getitem_multilevel(key)
-> 3024 indexer = self.columns.get_loc(key)
3025 if is_integer(indexer):
3026 indexer = [indexer]
~/miniconda3/envs/cooka/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/range.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
352 except valueerror as err:
353 raise keyerror(key) from err
--> 354 raise keyerror(key)
355 return super().get_loc(key, method=method, tolerance=tolerance)
keyerror: (slice(none, 1, none), 1)
in [29]: df.iloc[:1, 1] # 使用iloc可以操作行或者列
out[29]:
0 2name: 1, dtype: int64
python 切片 Python 列表切片
想必很多人都使用過列表的切片，通過切片可以從列表中獲取乙個或多個元素，但你真的了解切片？一 一般玩法 name a b c d e f g h name 0 2 獲取 0 2 中間的元素，不包括索引為 2 的元素 a b name 2 從 0 開始切，可省略 0 a b name 1 同樣地，切到最...
pythonint切片 python 切片
切片 list取值的一種方式，在ist中取多個值時，就叫切片 lis list range 1,21 print lis print lis 0 11 print lis 0 11 2 print lis 1 lists 於萍 李夢 王春武 李丹利 for name in lists print n...
python 切片 關於Python切片問題！
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