pandas选取特定行

要在pandas中选取特定行，可以使用以下方法：

1. 使用索引号选取行：使用`df.loc`或`df.iloc`方法来选取行。例如，要选取索引号为2的行，可以使用`df.loc[2]`或`df.iloc[2]`。

2. 使用条件选取行：使用布尔索引来选取满足特定条件的行。例如，要选取某一列的值大于10的行，可以使用`df[df['column_name'] > 10]`。

3. 使用isin()方法选取行：使用`df.isin()`方法来选取包含特定值的行。例如，要选取某一列的值为'apple'或'banana'的行，可以使用`df[df['column_name'].isin(['apple', 'banana'])]`。

4. 使用query()方法选取行：使用`df.query()`方法来执行更复杂的查询条件。例如，要选取某一列的值大于10且另一列的值小于20的行，可以使用`df.query('column1 > 10 and column2 < 20')`。

这些是一些常见的方法，你可以根据具体需求选择合适的方法来选取特定行。

相关问题

python的pandas选取特定的行

选取特定的行可以使用iloc和loc方法。

iloc方法：

- 通过行号选取，使用iloc方法，例如选取第2行到第4行的数据：

  import pandas as pd
  df = pd.read_csv('data.csv')
  df.iloc[1:4]

- 通过布尔索引选取，例如选取age列大于30的数据：

  df[df['age']>30]

loc方法：

- 通过行标签选取，使用loc方法，例如选取行标签为1、3、5的数据：

  df.loc[[1,3,5]]

- 通过行标签和列标签选取，例如选取行标签为1、3、5，列标签为name和age的数据：

  df.loc[[1,3,5],['name','age']]

给我一个pandas选取含有特定信息的行的代码例子

当你想要选取 DataFrame 中某一列包含有特定信息的行时，可以使用 Pandas 的 str.contains() 函数。

例如，如果我们有一个 DataFrame df，其中一列叫做 "Name"，我们想选取 "Name" 列包含 "John" 的所有行，可以这样写：

df[df['Name'].str.contains('John')]

这将返回一个 DataFrame，其中 "Name" 列包含 "John" 的所有行。你也可以使用正则表达式来匹配更复杂的模式。

注意，str.contains() 函数默认区分大小写。如果你想不区分大小写，请使用参数 case=False。

例如，如果我们想选取 "Name" 列不区分大小写地包含 "john" 的所有行，可以这样写：

df[df['Name'].str.contains('john', case=False)]