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Python 中对 DataFrame 进行大规模值赋值的方法

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简介：
本文探讨了在Python中使用pandas库对DataFrame进行大规模数据赋值的有效方法和技巧，旨在提升代码效率和性能。 今天分享一种在Python中对DataFrame进行大规模值赋值的方法，这种方法具有很好的参考价值，希望能为大家提供帮助。一起看看具体内容吧。

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    本教程详细介绍了如何使用Python中的pandas库操作DataFrame数据结构，涵盖数据分组、排序及选取最大或最小值等实用技巧。 Python 对DataFrame数据分组并排序并选择最优数据的目的：对数据按第一列分组，按第二列降序排序，按第三列升序排序，选择每组中最好的输出数据： 开始： ```python import pandas as pd df = pd.read_excel(product.xlsx, names=[product, score1, score2], header=None) # 按照 score1 降序和 score2 升序进行排序 df = df.sort_values(by=[score1, score2], ascending=[False, True]) # 分组并选择每组中最好的数据 df_grouped = df.groupby(product).first() ```
     
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    本文深入解析了使用Python中的pandas库进行DataFrame数据操作时的各种逻辑取值技巧和常用方法，帮助读者掌握高效的数据筛选与处理技术。 今天为大家分享一篇关于Python DataFrame逻辑取值方法的详解文章，具有很高的参考价值，希望能对大家有所帮助。一起跟随本段落深入探讨吧。
     
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    本文介绍了如何在Python的pandas库中的DataFrame对象上操作数据，包括获取行数、列数、索引以及访问特定单元格的数据。 1. 创建DataFrame对象：`df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111′,’B’:’121′},{‘A’:’1111′,’B’:’1211′}])` - 使用 `print df.columns.size` 获取列数，结果为 2。 - 使用 `print df.iloc[:,0].size` 可以得到行数。 - 若要获取索引值，可以使用：`print df.ix[[0]].index.values[0]`, 结果是 0。 - 要输出第一行的第一列的数值，则用代码表示为:`print df.ix[[0]].values[0][0]`, 输出结果为11。 - 若要获取第二行第二列的数据，可使用：`print df.ix[[1]].values[0][1]`, 结果是 121。