dataframe取第一行

可以使用 `.iloc` 方法来取第一行，代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']})

# 取第一行
first_row = df.iloc[0]

print(first_row)

输出结果为：

A    1
B    a
Name: 0, dtype: object

可以看到，`.iloc[0]` 返回了一个 Series 对象，其中包含了第一行的数据。

相关问题

dataframe 取第一行

要从Pandas DataFrame中获取第一行数据，可以使用`iloc`或`head()`方法。这里有两个示例：

1. 使用`iloc`索引，它以位置为基础[^1]：

df1 = pd.DataFrame({'col1': lista, 'col2': listb, 'colb': listc})
# 获取第一行
first_row = df1.iloc[0]
print(first_row)

2. 或者使用`head()`方法，它默认返回前n行，其中n等于DataFrame的行数，所以取`head(1)`即可:

grades_df = pd.DataFrame({'ID': "x%d" % r for r in range(10)}, 
                        columns=['ID', 'Gender'])
# 获取第一行
first_grade_row = grades_df.head(1)
print(first_grade_row)

如果希望保持列定义的原始顺序，确保你在创建DataFrame时指定了正确的列名顺序。

dataframe取第一行另存为新dataframe

可以使用`iloc`方法来获取DataFrame的第一行，并将其另存为新的DataFrame。具体实现如下所示：

# 假设原始DataFrame为df
new_df = df.iloc[[0]].reset_index(drop=True)

上述代码中，`iloc[]`表示获取第一行数据，`reset_index(drop=True)`表示重置索引并删除原始索引。这样就可以将第一行数据另存为新的DataFrame了。