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']]

相关问题

python选取excel特定行筛选行最大值

如果您只想选取Excel表格中的特定行进行筛选，可以在读取Excel文件后，使用DataFrame中的iloc函数选取指定的行。例如，如果要选取Excel表格中的第2行到第10行进行筛选，可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file_path.xlsx', header=None, skiprows=1, nrows=9)

其中，header=None表示Excel表格中没有列名，skiprows=1表示跳过第一行（Excel表格中的列名），nrows=9表示选取Excel表格中的第2行到第10行（共9行）。

然后，您可以按照上述方法使用DataFrame中的max()和idxmax()函数进行筛选，例如：

df['max_value'] = df.max(axis=1)
df['max_column'] = df.idxmax(axis=1)
filtered_df = df[df['max_value'] > some_value]

其中，some_value是您的筛选条件。需要注意的是，由于选取的是Excel表格中的特定行，因此在使用idxmax()函数时，需要将返回的列名加上选取的行号，例如："B3"表示Excel表格中的第3行第2列。

pandas根据条件选取特定条件的行

好的，关于pandas根据条件选取特定条件的行，可以使用DataFrame的 loc 和 iloc 方法，配合布尔索引进行筛选。例如，可以使用 loc 方法选取符合某个条件（例如某一列的值等于某个特定值）的行，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=["A", "B", "C"])
selected_rows = df.loc[df["A"] > 3]

print(selected_rows)

这个例子是选取了 DataFrame 中列 A 大于 3 的所有行。iloc 方法则是根据行号进行选取，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]], columns=["A", "B", "C"])
selected_rows = df.iloc[[0, 2]]

print(selected_rows)

这个例子是选取了 DataFrame 中行号为 0 和 2 的行。