pandas获取数据行列
时间: 2023-08-09 22:11:18 浏览: 53
要在pandas中获取数据行和列,可以使用以下方法:
1. 使用df.iloc[]通过数字索引获取行数据。例如,使用df.iloc可以获取第二行的数据。
2. 使用df.loc[]通过字符索引获取行数据。例如,使用df.loc['two']可以获取索引为'two'的行数据。
3. 使用切片操作来获取连续的行数据。例如,使用df.iloc可以获取第二行和第三行的数据。
4. 使用列表来获取不连续的行数据。例如,使用df.iloc[[1, 3]]可以获取第二行和第四行的数据。
5. 使用df.iloc[]来获取特定行和列的数据。例如,使用df.iloc[[1], [3]]可以获取第二行第四列的数据。
6. 使用df.loc[]来获取特定行和列的数据。例如,使用df.loc[['one', 'three'], ['省份', '年份']]可以获取索引为'one'和'three'的行数据的'省份'和'年份'列数据。
请注意,以上方法可以根据具体需求灵活使用。
相关问题
python 获取数据行列
以下是三种获取数据行列的方法:
1. 获取CSV文件的行列数
```python
import csv
with open('data.csv', 'r') as file:
reader = csv.reader(file)
rows = len(list(reader))
file.seek(0)
columns = len(next(reader))
print("行数: ", rows)
print("列数: ", columns)
```
2. 获取Excel文件的行列数
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel("data.xlsx")
rows, columns = df.shape
print("行数: ", rows)
print("列数: ", columns)
```
3. 获取Pandas DataFrame的行列数
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
rows, columns = df.shape
print("行数: ", rows)
print("列数: ", columns)
```
利用python 提取特定行列数据
要提取特定行列的数据,可以使用 pandas 库。首先,你需要将数据导入 pandas 的 DataFrame 中。然后,你可以使用 loc 或 iloc 函数来提取特定行列的数据。
假设你有一个名为 data 的 csv 文件,其中包含以下数据:
```
Name, Age, Gender
John, 25, Male
Jane, 30, Female
Bob, 40, Male
```
以下是提取特定行列数据的示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 csv 文件并创建 DataFrame
data = pd.read_csv('data.csv')
# 提取第一行第二列的数据
print(data.iloc[0, 1])
# 提取第二列的所有数据
print(data.iloc[:, 1])
# 提取第二行的所有数据
print(data.iloc[1, :])
# 提取第一列和第三列的所有数据
print(data.loc[:, ['Name', 'Gender']])
```
输出结果为:
```
25
0 25
1 30
2 40
Name: Age, dtype: int64
Name Jane
Age 30
Gender Female
Name: 1, dtype: object
Name Gender
0 John Male
1 Jane Female
2 Bob Male
```