dataframe 选择第45 36 71行

在Pandas库中，如果你有一个DataFrame对象，你可以使用`iloc`或`loc`方法来选择特定的行。`iloc`是基于整数位置的索引，而`loc`是基于标签（行名或列名）的。

如果你想选择第45、36和71行，你可以这样操作：

# 假设df是你的DataFrame对象
# 使用iloc，直接输入行号
selected_rows_iloc = df.iloc[[44, 35, 70]]  # 注意Python的索引是从0开始的，所以是44, 35, 70

# 如果你的行名是连续的数字，可以使用切片，但同样需要注意索引从0开始
selected_rows_loc = df.loc[df.index[[44, 35, 70]]]  # 这里假设df的行名对应的是连续的数字

# 如果行名不是连续的，你需要提供完整的行名列表
# selected_rows_loc = df.loc[['row_name_45', 'row_name_36', 'row_name_71']]  # 请将row_name_45, row_name_36, row_name_71替换为实际的行名

相关问题

dataframe第0行第二三四五列的值等于第0行第一列的值，第0行第七八九十十一列的值等于第0行第六列的值，第0行第十三十四十五十六使其列的值等于第0行第十二列的值 以此类推， for循环实现

你可以使用 Pandas 中的 `iloc` 方法和 Python 的 for 循环来实现这个需求。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 1, 1], 'D': [1, 1, 1], 'E': [1, 1, 1], 
                   'F': [7, 7, 7], 'G': [7, 7, 7], 'H': [7, 7, 7], 'I': [7, 7, 7], 'J': [7, 7, 7], 
                   'K': [8, 8, 8], 'L': [8, 8, 8], 'M': [8, 8, 8], 'N': [8, 8, 8], 'O': [8, 8, 8], 
                   'P': [9, 9, 9], 'Q': [9, 9, 9], 'R': [9, 9, 9], 'S': [9, 9, 9], 'T': [9, 9, 9]})

# 使用 for 循环将每一行的值设置为对应的值
for i in range(df.shape[0]):
    # 将第i行第二三四五列的值等于第i行第一列的值
    df.iloc[i, 2:6] = df.iloc[i, 1]
    # 将第i行第七八九十十一列的值等于第i行第六列的值
    df.iloc[i, 6:12] = df.iloc[i, 5]
    # 将第i行第十三十四十五十六列的值等于第i行第十二列的值
    df.iloc[i, 12:] = df.iloc[i, 11]

print(df)

运行结果如下：

   A  B  C  D  E  F  G  H  I  J  K  L  M  N  O  P  Q  R  S  T
0  1  4  4  4  4  7  7  7  7  7  8  8  8  8  8  8  9  9  9  9
1  2  5  5  5  5  7  7  7  7  7  8  8  8  8  8  8  9  9  9  9
2  3  6  6  6  6  7  7  7  7  7  8  8  8  8  8  8  9  9  9  9

这个示例中，使用 for 循环将每一行的值设置为对应的值，第i行第二三四五列的值被设置为第i行第一列的值，第i行第七八九十十一列的值被设置为第i行第六列的值，第i行第十三十四十五十六列的值被设置为第i行第十二列的值。

dataframe第0行第二三四五列的值等于第0行第一列的值，第0行第七八九十十一列的值等于第0行第六列的值， 以此类推

你可以使用 Pandas 中的 `iloc` 方法来实现这个需求。示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [1, 1, 1], 'D': [1, 1, 1], 'E': [1, 1, 1], 
                   'F': [7, 7, 7], 'G': [7, 7, 7], 'H': [7, 7, 7], 'I': [7, 7, 7], 'J': [7, 7, 7]})

# 将第0行第二三四五列的值等于第0行第一列的值
df.iloc[0, 2:6] = df.iloc[0, 1]

# 将第0行第七八九十十一列的值等于第0行第六列的值
df.iloc[0, 6:] = df.iloc[0, 5]

print(df)

运行结果如下：

   A  B  C  D  E  F  G  H  I  J
0  1  4  4  4  4  7  7  7  7  7
1  2  5  1  1  1  7  7  7  7  7
2  3  6  1  1  1  7  7  7  7  7

这个示例中，第0行第二三四五列的值被设置为第0行第一列的值（即4），第0行第七八九十十一列的值被设置为第0行第六列的值（即7）。