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Pandas2.2 DataFrame
Indexing, iteration
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.head([n]) | 用于返回 DataFrame 的前几行 |
| DataFrame.at | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
| DataFrame.iat | 快速访问和修改 DataFrame 中单个值的方法 |
| DataFrame.loc | 用于基于标签（行标签和列标签）来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
| DataFrame.iloc | 用于基于整数位置（行号和列号）来访问和修改 DataFrame 中的数据 |
| DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) | 用于在 DataFrame 的指定位置插入一个新的列 |
| DataFrame.iter() | 用于迭代 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.items() | 用于迭代 DataFrame 的列名和列数据 |
| DataFrame.keys() | 返回 DataFrame 的列名 |
| DataFrame.iterrows() | 用于逐行迭代 DataFrame |
| DataFrame.itertuples([index, name]) | 用于逐行迭代 DataFrame |
| DataFrame.pop(item) | 用于从 DataFrame 中删除指定列 |
| DataFrame.tail([n]) | 用于返回 DataFrame 的最后 n 行 |
| DataFrame.xs(key[, axis, level, drop_level]) | 用于从 DataFrame 中提取一个横截面（cross-section） |
| DataFrame.get(key[, default]) | 用于从 DataFrame 中获取指定列的数据 |
pandas.DataFrame.get()
pandas.DataFrame.get(key[, default]) 方法用于从 DataFrame 中获取指定列的数据。如果指定的列不存在，可以返回一个默认值。
参数
key：要获取的列名。default：可选参数，如果指定的列不存在，返回的默认值。默认为None。
返回值
- 如果列存在，返回该列的数据，类型为
pandas.Series。 - 如果列不存在，返回
default参数指定的值。
示例
假设我们有一个 DataFrame 如下：
import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]
}df = pd.DataFrame(data)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
输出：
原始 DataFrame:A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
示例 1：获取存在的列
获取列 'A' 的数据：
column_A = df.get('A')
print("\n获取列 'A':")
print(column_A)
输出：
获取列 'A':
0 1
1 2
2 3
Name: A, dtype: int64
示例 2：获取不存在的列并返回默认值
尝试获取不存在的列 'C'，并返回默认值 'Column not found'：
column_C = df.get('C', default='Column not found')
print("\n获取不存在的列 'C' 并返回默认值:")
print(column_C)
输出：
获取不存在的列 'C' 并返回默认值:
Column not found
示例 3：获取不存在的列并返回 None
尝试获取不存在的列 'D'，不指定默认值：
column_D = df.get('D')
print("\n获取不存在的列 'D' 并返回 None:")
print(column_D)
输出：
获取不存在的列 'D' 并返回 None:
None
通过这些示例，可以看到 get 方法在处理列存在和不存在情况时的灵活性。