可以通过遍历的方法:
pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式:https://www.jb51.net/article/172623.htm
选择列
使用类字典属性,返回的是Series类型
data[‘w']
遍历Series
for index in data['w'] .index: time_dis = data['w'] .get(index)
pandas.DataFrame.at
根据行索引和列名,获取一个元素的值
> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ... columns=['A', 'B', 'C']) > df A B C 0 0 2 3 1 0 4 1 2 10 20 30
> df.at[4, 'B'] 2
或者
> df.iloc[5].at['B'] 4
pandas.DataFrame.iat
根据行索引和列索引获取元素值
> df = pd.DataFrame([[0, 2, 3], [0, 4, 1], [10, 20, 30]], ... columns=['A', 'B', 'C']) > df A B C 0 0 2 3 1 0 4 1 2 10 20 30
> df.iat[1, 2] 1
或者
> df.iloc[0].iat[1] 2
pandas.DataFrame.loc
选取元素,或者行
> df = pd.DataFrame([[1, 2], [4, 5], [7, 8]], ... index=['cobra', 'viper', 'sidewinder'], ... columns=['max_speed', 'shield']) > df max_speed shield cobra 1 2 viper 4 5 sidewinder 7 8
选取元素
> df.loc['cobra', 'shield'] 2
选取行返回一个series
> df.loc['viper'] max_speed 4 shield 5 Name: viper, dtype: int64
选取行列返回dataframe
> df.loc[['viper', 'sidewinder']] max_speed shield viper 4 5 sidewinder 7 8 pandas.DataFrame.iloc > mydict = [{'a': 1, 'b': 2, 'c': 3, 'd': 4}, ... {'a': 100, 'b': 200, 'c': 300, 'd': 400}, ... {'a': 1000, 'b': 2000, 'c': 3000, 'd': 4000 }] > df = pd.DataFrame(mydict) > df a b c d 0 1 2 3 4 1 100 200 300 400 2 1000 2000 3000 4000
按索引选取元素
> df.iloc[0, 1] 2
获取行的series
> type(df.iloc[0]) <class 'pandas.core.series.Series'> > df.iloc[0] a 1 b 2 c 3 d 4 Name: 0, dtype: int64
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《魔兽世界》大逃杀!60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容,新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线,届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕,并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时,他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中,玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动,其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场,作为一个独立于主游戏之外的活动,玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》,不分职业、不分装备(除了你在赛局中捡到的),光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式,玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前,可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹,《巨龙崛起》和《魔兽世界:巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。
更新日志
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