使用pandas筛选出倒数5行数据，并移动到第一行

可以使用以下代码来实现：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出倒数5行数据
last_five_rows = df.tail(5)

# 移动到第一行
df = pd.concat([last_five_rows, df[:-5]], axis=0, ignore_index=True)

这段代码会将数据集中倒数5行数据筛选出来，并将它们移动到第一行。

相关问题

使用pandas将数据移动到第一行

可以使用pandas的DataFrame的方法set_index()和reset_index()来实现将数据移动到第一行的操作。具体步骤如下：

1. 使用set_index()方法将需要移动到第一行的列设置为索引列，例如：

df.set_index('column_name', inplace=True)

2. 使用reset_index()方法将索引列重置为普通列，并将其移动到第一行，例如：

df.reset_index(inplace=True)

df = df[[df.columns[-1]] + list(df.columns[:-1])]

这里的df.columns[-1]表示最后一列，list(df.columns[:-1])表示除了最后一列以外的所有列，将它们组成一个列表，然后使用加号将它们连接起来，就可以将最后一列移动到第一列了。

注意：这里的column_name需要替换成实际的列名。

pandas将数据移动到第一行

可以使用pandas的DataFrame的方法set_index()和reset_index()来将数据移动到第一行。具体操作如下：

1. 使用set_index()方法将需要移动的列设置为索引列，例如：df.set_index('需要移动的列名', inplace=True)。

2. 使用reset_index()方法将索引列还原为普通列，并将其移动到第一行，例如：df.reset_index(drop=False, inplace=True)。

这样就可以将数据移动到第一行了。