dataframe如何将数据框中的指定几行取出形成一个独立的数据框

### 回答1：
可以使用dataframe的iloc方法来实现取出指定几行的数据框。例如，假设我们有一个数据框df，想要取出第2行到第4行，可以使用如下代码：

new_df = df.iloc[1:4, :]

其中，1表示第2行，4表示第4行+1，即不包括第4行，":"表示选取所有的列。这样，new_df就是第2行到第4行的数据框了。

### 回答2：
在DataFrame中，可以使用iloc方法将指定几行数据取出形成一个独立的数据框。

iloc是通过行和列的整数位置来访问数据的方法。通过指定行的范围来获取对应的数据。

例如，假设有一个DataFrame数据框df：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9
3  10 11 12
4  13 14 15

我们可以使用iloc方法从df中取出指定几行，生成一个独立的数据框。

例如，要取出第2到第4行的数据，可以使用以下代码：

new_df = df.iloc[1:4]

结果将得到一个新的数据框new_df：

   A  B  C
1  4  5  6
2  7  8  9
3  10 11 12

同样的，如果我们只想取出第1行的数据，可以使用以下代码：

new_df = df.iloc[0:1]

结果将得到一个只包含第1行数据的新数据框new_df：

   A  B  C
0  1  2  3

总之，通过使用DataFrame的iloc方法，我们可以根据指定的行范围取出数据，并形成一个独立的数据框。

### 回答3：
在pandas中，可以使用DataFrame的iloc方法将数据框中的指定几行取出，形成一个独立的数据框。iloc是通过行号索引来定位数据的方法。

首先，我们需要明确要取出的行号。假设我们要取出第3行、第4行和第5行的数据形成一个独立的数据框。

具体操作步骤如下：
1. 使用iloc方法，传入要取出的行号作为索引。

   new_dataframe = dataframe.iloc[[2, 3, 4]]

这里的[2, 3, 4]表示第3行、第4行和第5行的行号，行号从0开始计数。

2. 将取出的数据形成的新数据框赋值给一个新的变量，例如new_dataframe。

完成上述操作后，new_dataframe就是将原数据框中指定几行取出形成的独立数据框。

需要注意的是，通过iloc方法取出的数据是以 DataFrame 的形式返回的，因此可以对新的数据框进行进一步操作和分析。