pandas取指定行数据
时间: 2023-09-07 08:11:04 浏览: 228
要取pandas DataFrame的指定行数据,可以使用loc或iloc方法。
loc方法使用行标签进行选择,iloc方法使用行索引进行选择。
假设我们有以下DataFrame:
```
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'age': [25, 32, 18, 47, 22],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)
```
取第一行数据,可以使用以下代码:
```
row = df.iloc[0]
```
取第二行到第四行数据,可以使用以下代码:
```
rows = df.iloc[1:4]
```
也可以使用loc方法,例如:
```
row = df.loc[0]
rows = df.loc[1:3]
```
需要注意的是,loc方法使用的是行标签,而不是行索引。如果你没有为DataFrame指定行标签,那么行标签就是行索引。
相关问题
pandas取一行数据
可以使用 Pandas 的 loc 方法按照行标签来获取指定行的数据。例如,获取 df 表格中的第 3 行数据可以使用如下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 读取数据文件
row = df.loc[2] # 获取第 3 行数据
print(row)
```
其中 `df.loc[2]` 表示获取行标签为 2 的行数据,并将其赋值给变量 `row`。最后使用 `print` 函数将这一行数据输出。
pandas随机取100行数据
可以使用pandas的sample函数来随机取100行数据,示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 随机取100行数据
df_sample = df.sample(n=100)
# 打印取样结果
print(df_sample)
```
其中,`n`参数指定需要随机取的行数,`df.sample()`函数会返回一个新的DataFrame对象,包含随机取的数据行。
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