显示 pandas第一行的 第二列

要显示 Pandas DataFrame 的第一行第二列的值，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {"col_1": [1, 2, 3], "col_2": [4, 5, 6], "col_3": [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 显示第一行第二列的值
print(df.iloc[0, 1])

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含 3 行和 3 列的 DataFrame，并将其赋值给变量 `df`。然后，我们使用 `iloc` 属性获取第一行第二列的值，并使用 `print` 函数将其打印到控制台上。

需要注意的是，`iloc` 属性使用 0-based 索引，即第一行第二列对应的索引为 (0, 1)。如果您想要获取其他行列的数据，可以相应地修改 `iloc` 的参数。

相关问题

pandas选取excel第二行第二列至第五列

可以使用 Pandas 的 iloc 方法来选取 Excel 表格中的某个区域。其中，iloc 方法使用基于整数位置的索引来选取数据。对于选取第二行第二列至第五列的数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 表格
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 选取第二行第二列至第五列的数据
selected_data = df.iloc[1, 1:5]

其中，`df.iloc[1, 1:5]` 表示选取第二行（索引为 1）的第二列至第五列（索引为 1 到 4）的数据。选取的结果将保存在 `selected_data` 变量中。

两个长度不一样的pandas 根据第一个pandas里第一列数据 识别出第二个pandas第一列中数据名相同的。把第二个pandas的第二列的值，拼接到第一个pandas里

根据你提供的引用内容，你想要在两个长度不一样的pandas数据框中，根据第一个数据框的第一列数据来识别出第二个数据框中第一列中数据名相同的行，并将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中。

你可以使用pandas的merge函数来实现这个目标。首先，你需要使用duplicated函数来找到第二个数据框中第一列中数据名相同的行。然后，你可以使用merge函数将两个数据框按照第一列进行合并，并将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中的相应行。

下面是一个示例代码，演示了如何实现这个操作：

import pandas as pd

# 第一个数据框
df1 = pd.DataFrame({'A': \[1, 2, 3, 4, 5\],
                    'B': \['a', 'b', 'c', 'd', 'e'\]})

# 第二个数据框
df2 = pd.DataFrame({'A': \[3, 4, 5\],
                    'C': \['x', 'y', 'z'\]})

# 找到第二个数据框中第一列中数据名相同的行
duplicated_rows = df2\[df2.duplicated('A')\]

# 将第二个数据框的第二列的值拼接到第一个数据框中
merged_df = pd.merge(df1, duplicated_rows, on='A', how='left')

# 输出结果
print(merged_df)

这段代码中，我们首先创建了两个示例数据框df1和df2。然后，我们使用duplicated函数找到df2中第一列中数据名相同的行，并将结果保存在duplicated_rows中。接下来，我们使用merge函数将df1和duplicated_rows按照第一列进行合并，并将第二列的值拼接到df1中的相应行。最后，我们输出合并后的结果merged_df。

希望这个示例能够帮助到你！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas 第一行_从零开始使用python/pandas操作Excel (1)](https://blog.csdn.net/weixin_39640444/article/details/110110407)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [pandas使用duplicated函数删除dataframe中重复列名称的数据列、默认保留重复数据列中的第一个数据列...](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/122704769)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]