Hướng dẫn how do you select multiple cells in python? - làm cách nào để bạn chọn nhiều ô trong python?
 Show Nhiều khả năng mong muốn để có thể lấy nhiều ô cùng một lúc (như Ctrl + nhấp vào ô) và di chuyển chúng cùng nhau. Xin vui lòng không chia tách và hủy bỏ các tế bào. Như bạn có thể đã phát hiện ra, bạn có thể chọn nhiều ô bằng bàn phím (tôi không nghĩ rằng chúng tôi đã tiếp xúc với cách thực hiện với chuột). Giữ SHIFT trong khi nhấn lên/xuống. Bạn có thể cắt/dán/xóa/thực thi/vv. Phạm vi đã chọn. Nếu di chuyển xung quanh các tế bào với sự hấp dẫn của chuột, hãy xem xét nteract. Tôi không chắc nó cũng có nhiều lựa chọn ô. Shift + Click sẽ thêm các ô vào nhiều lựa chọn, nhưng bạn phải nhấp vào khu vực trống ở bên trái của nội dung ô (cột trong đó, ví dụ: "Trong [37]:" IS.) Sergeybondarev, Mnpathak1, RafaelvanBelle, Paren8esis, Zyue3, Leighirving, Maxthemillion, Greatzzk, frextrite, Jithinjk, và 6 phản ứng khác HÌNH TRÁI XOAN Lodi
In [3]: url = 'http://bit.ly/uforeports' ufo = pd.read_csv(url) In [5]: # show first 3 shows ufo.head(3) Out[5]:
PA In [6]: # .loc DataFrame method # filtering rows and selecting columns by label # format # ufo.loc[rows, columns] # row 0, all columns ufo.loc[0, :] Out[6]: City Ithaca Colors Reported NaN Shape Reported TRIANGLE State NY Time 6/1/1930 22:00 Name: 0, dtype: object In [10]: # rows 0, 1, 2 # all columns ufo.loc[[0, 1, 2], :] # more efficient code ufo.loc[0:2, :] Out[10]:
In [12]: # if you leave off ", :" pandas would assume it's there # but you should leave it there to improve code readability ufo.loc[0:2] Out[12]:
In [13]: # all rows # column: City ufo.loc[:, 'City'] Out[13]: 0 Ithaca
1 Willingboro
2 Holyoke
3 Abilene
4 New York Worlds Fair
5 Valley City
6 Crater Lake
7 Alma
8 Eklutna
9 Hubbard
10 Fontana
11 Waterloo
12 Belton
13 Keokuk
14 Ludington
15 Forest Home
16 Los Angeles
17 Hapeville
18 Oneida
19 Bering Sea
20 Nebraska
21 NaN
22 NaN
23 Owensboro
24 Wilderness
25 San Diego
26 Wilderness
27 Clovis
28 Los Alamos
29 Ft. Duschene
...
18211 Holyoke
18212 Carson
18213 Pasadena
18214 Austin
18215 El Campo
18216 Garden Grove
18217 Berthoud Pass
18218 Sisterdale
18219 Garden Grove
18220 Shasta Lake
18221 Franklin
18222 Albrightsville
18223 Greenville
18224 Eufaula
18225 Simi Valley
18226 San Francisco
18227 San Francisco
18228 Kingsville
18229 Chicago
18230 Pismo Beach
18231 Pismo Beach
18232 Lodi
18233 Anchorage
18234 Capitola
18235 Fountain Hills
18236 Grant Park
18237 Spirit Lake
18238 Eagle River
18239 Eagle River
18240 Ybor
Name: City, dtype: objectIn [15]: # all rows # column: City, State ufo.loc[:, ['City', 'State']] # similar code for City through State ufo.loc[:, 'City':'State'] Out[15]:
15/2/1931 14:00 In [17]: # multiple rows and multiple columns ufo.loc[0:2, 'City':'State'] Out[17]:
In [18]: # show first 3 shows ufo.head(3)0 Out[18]:
In [20]: # show first 3 shows ufo.head(3)1 Out[20]:
In [21]: # show first 3 shows ufo.head(3)2 Out[21]: # show first 3 shows ufo.head(3)3 In [24]: # show first 3 shows ufo.head(3)4 Out[24]: # show first 3 shows ufo.head(3)3 Out[25]:
15/2/1931 14:00 In [28]: # show first 3 shows ufo.head(3)6 Out[28]:
Hồ miệng núi lửa In [31]: # show first 3 shows ufo.head(3)7 Out[31]:
In [38]: # show first 3 shows ufo.head(3)8 Out[38]:
Hồ miệng núi lửa In [40]: # show first 3 shows ufo.head(3)9 Out[40]:
Eklutna In [41]: # .loc DataFrame method # filtering rows and selecting columns by label # format # ufo.loc[rows, columns] # row 0, all columns ufo.loc[0, :]0 Out[42]:
In [44]: # .loc DataFrame method # filtering rows and selecting columns by label # format # ufo.loc[rows, columns] # row 0, all columns ufo.loc[0, :]1 In [46]: # .loc DataFrame method # filtering rows and selecting columns by label # format # ufo.loc[rows, columns] # row 0, all columns ufo.loc[0, :]2 Out[46]:
In [48]: # .loc DataFrame method # filtering rows and selecting columns by label # format # ufo.loc[rows, columns] # row 0, all columns ufo.loc[0, :]3 Out[48]:
Làm cách nào để chọn nhiều ô trong gấu trúc?Có ba phương pháp cơ bản bạn có thể sử dụng để chọn nhiều cột của Pandas DataFrame:.. Phương pháp 1: Chọn cột theo chỉ mục df_new = df. ILOC [:, [0,1,3]]. Phương pháp 2: Chọn các cột trong phạm vi chỉ mục df_new = df. ILOC [:, 0: 3]. Phương pháp 3: Chọn các cột theo tên df_new = df [['col1', 'col2']]. Làm thế nào để bạn chọn một nhóm các hàng trong Python?Khoa học dữ liệu thực tế sử dụng Python để truy cập vào một nhóm các hàng trong khung dữ liệu gấu trúc, chúng ta có thể sử dụng phương thức loc ().Ví dụ, nếu chúng ta sử dụng DF.loc [2: 5], sau đó nó sẽ chọn tất cả các hàng từ 2 đến 5.use the loc() method. For example, if we use df. loc[2:5], then it will select all the rows from 2 to 5.
%% chụp trong Python là gì?Ipython có một phép thuật tế bào, %% Capture, nắm bắt được stdout/stderr của một ô.Với phép thuật này, bạn có thể loại bỏ các luồng này hoặc lưu trữ chúng trong một biến.từ __future__ nhập print_function nhập sys.Theo mặc định, %% Capture loại bỏ các luồng này.Đây là một cách đơn giản để triệt tiêu đầu ra không mong muốn.captures the stdout/stderr of a cell. With this magic you can discard these streams or store them in a variable. from __future__ import print_function import sys. By default, %%capture discards these streams. This is a simple way to suppress unwanted output.
Làm cách nào để chọn nhiều ô trong Jupyter?Với nhiều ô được chọn: Nhấn Shift + M để hợp nhất lựa chọn của bạn.Để phân chia ô hoạt động tại con trỏ, nhấn Ctrl + Shift + - ở chế độ chỉnh sửa.Bạn cũng có thể nhấp và chuyển + nhấp vào lề sang bên trái của các ô của bạn để chọn chúng.Press Shift + M to merge your selection. To split the active cell at the cursor, press Ctrl + Shift + - in edit mode. You can also click and Shift + Click in the margin to the left of your cells to select them. |
