取dataframe的第三列和第4列
时间: 2024-05-07 17:17:49 浏览: 11
假设你的DataFrame名字是df,可以通过以下方式取出第三列和第四列:
```python
df.iloc[:, 2:4]
```
这里使用的是 iloc 函数,表示通过行索引和列索引来选取数据。冒号表示选取所有行,而 2:4 表示选取第三列和第四列(因为 Python 中索引从 0 开始)。
相关问题
取dataframe的loc和iloc取第1列的数据
可以使用以下代码来取dataframe的loc和iloc取第1列的数据:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 使用loc取第1列
col_1_loc = df.loc[:, 'A']
print(col_1_loc)
# 使用iloc取第1列
col_1_iloc = df.iloc[:, 0]
print(col_1_iloc)
```
输出结果:
```
0 1
1 2
2 3
Name: A, dtype: int64
0 1
1 2
2 3
Name: A, dtype: int64
```
定位dataframe第三列
假设你使用的是Python中的pandas库,要定位dataframe的第三列可以使用下面的代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, 3],
'B': [4, 5, 6],
'C': [7, 8, 9]
})
# 定位第三列
col3 = df.iloc[:, 2]
print(col3)
```
输出:
```
0 7
1 8
2 9
Name: C, dtype: int64
```
在上面的代码中,`df.iloc[:, 2]`表示定位所有行的第三列,返回的是一个Series对象,其中包含了第三列的数据。