取dataframe某列

您可以使用以下语法从DataFrame中获取特定列：

column = dataframe['column_name']

其中，`dataframe`是您的DataFrame对象，`column_name`是您要获取的列的名称。这将返回一个Series对象，其中包含该列的所有值。

如果您希望获取多个列，可以将列名作为列表传递给`dataframe`，如下所示：

columns = dataframe[['column1', 'column2', 'column3']]

这将返回一个新的DataFrame对象，其中包含指定的多个列。

请确保替换`dataframe`和`column_name`为您实际使用的DataFrame和列名。

相关问题

取dataframe某一列中的重复数据

可以使用 pandas 库中的 drop_duplicates() 方法来删除 dataframe 中的重复行，同时可以使用 subset 参数指定要删除重复行的列。例如，如果要删除 dataframe df 中名为 column_name 的列中的重复行，可以使用以下代码：

df.drop_duplicates(subset=['column_name'], keep=False)

其中，keep=False 表示删除所有重复行，而不保留任何一个。如果要保留第一个或最后一个重复行，可以将 keep 参数设置为 'first' 或 'last'。

python取dataframe取某列的特定元素

要取dataframe中某列的特定元素可以使用loc或iloc方法。假设有如下的dataframe：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)

我们可以使用loc方法来取得第一行第二列的元素，也就是Bob的年龄：

age_bob = df.loc[1, 'age']
print(age_bob)

输出结果为：

30

我们也可以使用iloc方法来取得第二行第二列的元素，也就是Bob的年龄：

age_bob = df.iloc[1, 1]
print(age_bob)

输出结果同样为：

30