取df中iu34列的第i-1到j-1行的数，储存在新的df中

这是一个IT类问题，可以回答。

假设原始的DataFrame为df，操作可以如下：

new_df = df.iloc[i-1:j-1, df.columns.get_loc("iu34")]

其中，`iloc`是pandas中用于根据行和列的位置进行索引的函数，`df.columns.get_loc`用于获取指定列的位置。以上代码会将第i-1到j-1行的"iu34"列的数存储到新的DataFrame中。

相关问题

取df中iu34列的第i-1到j-1行的数，储存在新的df的iu34列中

可以使用 `iloc` 方法和 `loc` 方法来实现：

# 使用 iloc 方法
new_df = df.iloc[i-1:j-1, :]
new_df = pd.DataFrame(new_df['iu34'])

# 使用 loc 方法
new_df = df.loc[i-1:j-2, ['iu34']]

以上两种方法都会返回一个新的 DataFrame，其中只包含原始 DataFrame 中 `'iu34'` 列的第 `i-1` 到第 `j-1` 行数据。需要注意的是，由于 Python 中的索引是从 0 开始的，因此需要将 `i-1` 和 `j-1` 作为参数传递给 `iloc` 或者 `loc` 方法。

第一种方法中，首先使用 `iloc` 方法选取第 `i-1` 行到第 `j-1` 行的所有列，然后使用 `pd.DataFrame` 构造函数将选取到的 `iu34` 列重新组成一个 DataFrame。

第二种方法中，使用 `loc` 方法选取第 `i-1` 行到第 `j-2` 行的 `'iu34'` 列，也就是从第 `i-1` 行开始，到第 `j-1` 行结束，然后返回一个新的 DataFrame。

以上两种方法都可以实现将选取到的 `'iu34'` 列存储在一个新的 DataFrame 中。

如果df的iu34列的值从第i行到第j行，下一行的值要么跟上一行相同要么比上一行大则返回true

可以使用以下Python代码实现：

def check_df_iu34(df, i, j):
    prev_value = df.iloc[i-1]['iu34']
    for index in range(i, j+1):
        curr_value = df.iloc[index]['iu34']
        if curr_value != prev_value and curr_value <= prev_value:
            return False
        prev_value = curr_value
    return True

其中，`df` 是输入的 Pandas DataFrame；`i` 和 `j` 是需要检查的行的起始和结束索引（包含在内）。函数会迭代这些行，并且记录上一行的 `iu34` 列的值 `prev_value`。如果当前行的值 `curr_value` 不等于 `prev_value` 且小于等于 `prev_value`，则说明不符合条件，函数返回 `False`。如果迭代完成后都没有返回 `False`，则说明所有行都符合条件，函数返回 `True`。