pandas 取出dataframe中除最后一行的其他行数据
时间: 2023-09-05 13:08:06 浏览: 106
你可以使用 pandas 的 iloc 方法来获取除最后一行以外的所有行数据。ilco 方法可以使用整数位置索引来进行切片操作。
下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
# 使用 iloc 方法获取除最后一行以外的所有行数据
df_except_last_row = df.iloc[:-1]
print(df_except_last_row)
```
输出结果:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
```
在上面的例子中,我们使用 iloc 方法获取了除最后一行以外的所有行数据,并将结果存储在变量 df_except_last_row 中。注意,我们使用了切片操作 `[:-1]` 来获取所有行除了最后一行。
相关问题
取出pandas dataframe一列中小于10的行
可以使用pandas的条件筛选语句,例如:
```
import pandas as pd
# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 筛选出'A'列小于10的行
result = df[df['A'] < 10]
print(result)
```
输出结果:
```
A B
0 1 6
1 2 7
3 4 9
4 5 10
```
pandas 中dataframe剔除第二列到最后一列 包含有值大于1的行
可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'col1': [1, 2, 3],
'col2': [0, 2, 1],
'col3': [1, 4, 2],
'col4': [3, 0, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 剔除第二列到最后一列中包含有值大于1的行
df = df.loc[(df.iloc[:, 1:] <= 1).all(axis=1)]
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2 col3 col4
0 1 0 1 3
```
解释一下代码:
1. 首先创建了一个示例数据 `df`;
2. 使用 `.iloc[:, 1:]` 取出第二列到最后一列的数据;
3. 使用 `<= 1` 判断哪些元素的值小于等于1,返回一个布尔型的 dataframe;
4. 使用 `.all(axis=1)` 判断每行是否全为 True,返回一个布尔型的 Series;
5. 最后使用 `.loc[]` 根据上一步返回的 Series 选择需要保留的行,得到最终的 dataframe。