从dateframe数据里提取前100行和后200行放入一个新的列表

假设你有一个名为 `data` 的 DataFrame，可以使用以下代码将前100行和后200行提取到新的列表中：

first_100 = data.head(100).values.tolist()
last_200 = data.tail(200).values.tolist()

其中，`.head(100)` 函数返回前100行数据，`.tail(200)` 函数返回后200行数据。`.values.tolist()` 将这些行转换为列表形式。最终，`first_100` 和 `last_200` 将分别包含前100行和后200行的数据。

相关问题

用Python，将dataframe数据中按时间阈值进行轨迹分隔，并从分割后的数据中提取出经纬度放入新的dataframe数据数据的具体格式是包含船名，MMSI码，时间戳，经纬度，等，数据格式是dataframe格式，时间阈值设定为1小时

非常感谢您的提问。根据您的问题描述，我可以了解到您需要使用Python来实现根据时间阈值对dataframe数据中的轨迹进行分隔，并从分割后的数据中提取出经纬度放入新的dataframe数据中，同时保留船名、MMSI码和时间戳等信息。时间阈值设置为1小时。下面是我提供的Python代码示例，供您参考：

import pandas as pd

# 读取原始数据
df = pd.read_csv('original_data.csv')

# 将时间戳列转化为DateTime格式
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# 设置时间阈值为1小时
time_threshold = pd.Timedelta(hours=1)

# 根据时间阈值对轨迹进行分隔
df['time_diff'] = (df['timestamp'] - df['timestamp'].shift()).fillna(0)
df['trajectory_group'] = (df['time_diff'] > time_threshold).cumsum()

# 提取经纬度放入新的dataframe数据中
new_df = df.groupby(['ship_name', 'MMSI', 'trajectory_group'])[['latitude', 'longitude']].apply(lambda x: pd.DataFrame(x.values)).rename(columns={0:'latitude', 1:'longitude'}).reset_index()

# 将时间戳列转回字符串格式
new_df['timestamp'] = df['timestamp'].astype(str)

# 删除无用列
new_df = new_df.drop(['level_3', 'trajectory_group'], axis=1)

# 保存处理后的数据
new_df.to_csv('processed_data.csv', index=False)

以上代码做了如下处理：

1. 首先读取原始数据，并将时间戳列转化为DateTime格式。
2. 然后设置时间阈值为1小时，并根据时间阈值对轨迹进行分隔，生成一个新的列"trajectory_group"。
3. 接着按照船名、MMSI和轨迹分组，提取出经纬度，并将经纬度放入新的dataframe数据中。
4. 将时间戳列转回字符串格式，并删除无用列。
5. 最后保存处理后的数据。

希望这些代码能够帮助到您，如有疑问，请随时联系我。

python 将dataframe中的某一行提取出来放到另一个dataframe中

将 DataFrame 中的某一行提取出来并放入到另一个 DataFrame 中，可以使用 Pandas 的 `loc` 方法，具体步骤如下：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df1 = pd.DataFrame({
        'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
    })
print("df1:")
print(df1)

# 从 df1 中提取出 index 为 1 的行
row = df1.loc[1]

# 创建一个新的 DataFrame，将提取出的行作为唯一数据
df2 = pd.DataFrame([row])
print("df2:")
print(df2)

输出结果如下：

df1:
      name  age gender
0    Alice   25      F
1      Bob   32      M
2  Charlie   18      M
3     Dave   47      M
df2:
  name  age gender
0  Bob   32      M

上述代码中，我们首先创建了一个 DataFrame `df1`，然后使用 `loc` 方法提取出了 index 为 1 的行，并将其赋值给变量 `row`。接着，我们创建了一个新的 DataFrame `df2`，并将 `row` 作为唯一的数据传入其中。

需要注意的是，新创建的 DataFrame `df2` 中只有一行，它的 index 也为 0。如果需要保留原有的 index，可以在创建 `df2` 时指定 `index=[1]`。