已知dataframe，取其行数为四的倍数减一组成新的dataframe

当你有一个Pandas DataFrame，并想要从中选择那些行数是4的倍数减一的行来创建一个新的DataFrame，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，确定原始DataFrame的总行数。可以使用`len(df)`获取。

original_rows = len(df)

2. 确定符合条件的新行索引。由于是4的倍数减一，我们可以计算出从0开始每隔4行选取的行号，直到达到总行数为止。这可以通过对总行数向下取整再除以4并乘以4减1来实现。

new_row_indices = [i * 4 - 1 for i in range(int(original_rows / 4) + 1)]

3. 使用这些新行索引，通过`.loc`或`.iloc`函数从原始DataFrame中选取相应的行创建新的DataFrame。这里假设`.iloc`适用于整数索引。

new_df = df.iloc[new_row_indices]

如果原始数据框的最后一行也需要包含在内，需要根据实际行数调整新行索引范围。

相关问题

dataframe取行数

DataFrame是一种二维表格型的数据结构，在数据分析和处理库如Pandas中非常常用。如果你想获取DataFrame对象中的行数，可以使用Pandas提供的`shape`属性或`len()`函数。这两种方法的结果是一样的，它们都会返回一个包含两元素的元组，第一个元素表示行数，第二个元素表示列数。例如：

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
df = pd.DataFrame({
   'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
   'B': ['one', 'two', 'three'],
   'C': [1, 2, 3]
})

# 获取行数
row_count = df.shape or len(df)
print("DataFrame的行数:", row_count)

dataframe如何统计行数

可以使用`shape`属性来获取DataFrame的行数和列数，其中`shape`表示行数，`shape`表示列数。下面是一个例子：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[1,2,3]})
print(df)
print("Number of rows:", df.shape[0])

输出：

   a  b
0  1  1
1  2  2
2  3  3
Number of rows: 3