pandas取指定行数据

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取指定的两列

获取指定列的n种方式：

1. Pandas：使用DataFrame的loc方法，指定列名获取指定列数据。

2. Pandas：使用DataFrame的iloc方法，指定列索引获取指定列数据。

3. Pandas：使用DataFrame的ix方法，可以通过列名或列索引获取指定列数据。

4. Spark：使用DataFrame的select方法，指定列名获取指定列数据。

5. Spark：使用DataFrame的selectExpr方法，可以使用SQL语句获取指定列数据。

6. Spark：使用DataFrame的col方法，指定列名获取指定列数据。

7. Spark：使用DataFrame的alias方法，给指定列取别名获取指定列数据。