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一、假设有这样一个原始dataframe

对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解

二、提取索引

(已经做了一些操作将Age为NaN的行提取出来并合并为一个dataframe,这里提取的是该dataframe的索引,道理和操作是相似的,提取的代码没有贴上去是为了不显得太繁杂让读者看着繁琐)

> index = unknown_age_Mr.index.tolist() #记得转换为list格式

三、提取索引对应的原始dataframe的行

使用iloc函数将数据块提取出

> age_df.iloc[index, :] # 这里的 :可以改为具体的索引,就可以提取具体列,详情可以看iloc的介绍

如果打印出来就是下面的样子了

对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解

提取出来后就可以进行替换或其他操作了

以上这篇对pandas通过索引提取dataframe的行方法详解就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。