pandas按获取指定内容的行

要按条件获取pandas DataFrame中的行，可以使用以下方法：

# 创建DataFrame示例
import pandas as pd
data = {'name':['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
        'age':[25, 30, 35, 40, 45],
        'city':['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen', 'Chengdu']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按条件获取行
# 获取age大于30的行
df[df['age'] > 30]

# 获取city为Shanghai的行
df[df['city'] == 'Shanghai']

这样就可以按条件获取DataFrame中的指定行。在第一个例子中，我们获取了年龄大于30岁的人的行，而在第二个例子中，我们获取了居住在上海的人的行。

相关问题

pandas指定获取与范围行获取

如果你想获取 DataFrame 中的特定行，可以使用 `loc` 或 `iloc` 方法。其中 `loc` 方法根据行标签进行索引，`iloc` 方法根据行号进行索引。

如果你想获取从第 3 行到第 7 行的数据，可以使用以下代码：

df.loc[3:7]  # 使用 loc 方法
df.iloc[3:8]  # 使用 iloc 方法

注意，这里的索引是包括第 3 行和第 7 行的。

如果你想获取特定行，例如第 2 行、第 5 行和第 7 行，可以使用以下代码：

df.loc[[2, 5, 7]]  # 使用 loc 方法
df.iloc[[1, 4, 6]]  # 使用 iloc 方法

在这里，使用 `[]` 包含行的列表，从而获取特定的行。请注意，行号从 0 开始计数。

pandas获取指定的行

可以使用 Pandas 中的 `iloc` 方法获取指定的行。`iloc` 方法用于通过行号或列号进行索引，其语法如下：

dataframe.iloc[row_number]

其中，`row_number` 表示要获取的行号，可以是单个整数或整数列表。如果要获取多行，则需要传入一个整数列表，如：

dataframe.iloc[[row_number_1, row_number_2, ..., row_number_n]]

注意，行号从0开始，表示第一行。

例如，假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame，要获取第2行和第4行，可以使用以下代码：

df.iloc[[1, 3]]

如果要获取单个行，可以直接传入行号，例如：

df.iloc[2]

这将返回第3行的所有列数据。