pandas 打印指定行

在 Pandas 中，可以使用 `iloc` 或者 `loc` 方法打印指定行的数据。其中，`iloc` 使用的是整数位置索引，而 `loc` 使用的是标签索引。

下面是使用 `iloc` 方法打印第 2 行数据的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 打印第 2 行数据
print(data.iloc[1])

下面是使用 `loc` 方法打印标签为 'row_label_2' 的行数据的示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv', index_col='row_label')

# 打印标签为 'row_label_2' 的行数据
print(data.loc['row_label_2'])

需要注意的是，如果数据中没有设置行标签，则使用 `loc` 方法会报错。此时需要使用 `iloc` 方法。

相关问题

pandas 删除指定行

你可以使用 pandas 中的 `drop` 方法来删除指定行，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 删除第二行
df = df.drop(1)

# 打印结果
print(df)

输出结果为：

   A  B  C
0  1  4  7
2  3  6  9

在 `drop` 方法中，我们指定了要删除的行的索引值 `1`，默认情况下 `axis=0` 表示删除行，所以可以省略不写。注意，`drop` 方法返回的是一个新的 DataFrame，原始的 DataFrame 不会被修改。如果你想在原始的 DataFrame 上直接修改，可以设置 `inplace=True` 参数。

pandas删除指定行

要删除 Pandas 数据帧中的指定行，您可以使用 `drop` 方法。下面是一个示例代码，演示如何删除指定索引的行：

import pandas as pd

# 创建数据帧
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'], 'age': [25, 32, 18, 47, 22]}
df = pd.DataFrame(data)

# 删除索引为 2 的行
df = df.drop(2)

print(df)

输出结果为：

      name  age
0    Alice   25
1      Bob   32
3    David   47
4      Eva   22

在上面的示例中，我们首先创建了一个数据帧 `df`，然后使用 `drop` 方法删除了索引为 2 的行，最后打印出了修改后的数据帧。请注意，`drop` 方法不会更改原始数据帧，而是返回一个新的数据帧。如果您想要更改原始数据帧，请将 `inplace=True` 参数传递给 `drop` 方法。例如：

# 在原始数据帧中删除索引为 2 的行
df.drop(2, inplace=True)

print(df)

输出结果为：

      name  age
0    Alice   25
1      Bob   32
3    David   47
4      Eva   22