筛选dataframe行
时间: 2023-07-06 14:03:24 浏览: 53
筛选DataFrame行可以使用`loc`和`iloc`方法。其中,`loc`方法按照行标签(索引)来筛选行,而`iloc`方法按照行号来筛选行。
下面给出一个示例代码,演示如何使用`loc`和`iloc`方法筛选行:
```python
import pandas as pd
# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
'Age': [25, 32, 18, 47, 20],
'Gender': ['F', 'M', 'F', 'M', 'F']})
# 使用loc方法,筛选年龄大于等于25的行
df.loc[df['Age'] >= 25]
# 使用iloc方法,筛选第1行到第3行(不包括第3行)的行
df.iloc[1:3]
```
上述代码中,`df.loc[df['Age'] >= 25]`会返回年龄大于等于25的所有行;而`df.iloc[1:3]`会返回第1行到第3行(不包括第3行)的所有行。
相关问题
python dataframe筛选行
Python中的DataFrame可以使用多种方法来筛选行,以下是一些常用的方法:
1. 使用loc方法:可以使用loc方法根据行标签进行筛选,例如df.loc[1]可以筛选出行标签为1的行。
2. 使用iloc方法:可以使用iloc方法根据行索引进行筛选,例如df.iloc[0]可以筛选出第一行。
3. 使用布尔索引:可以使用布尔索引来筛选行,例如df[df['列名']>10]可以筛选出列名为‘列名’的列中大于10的行。
4. 使用query方法:可以使用query方法根据条件筛选行,例如df.query('列名>10')可以筛选出列名为‘列名’的列中大于10的行。
5. 使用isin方法:可以使用isin方法根据多个值筛选行,例如df[df['列名'].isin(['值1','值2'])]可以筛选出列名为‘列名’的列中值为‘值1’或‘值2’的行。
以上是一些常用的方法,根据具体情况选择合适的方法进行筛选即可。
dataframe筛选某行
要筛选某行,可以使用 `loc` 或者 `iloc` 方法。其中,`loc` 方法是通过行(row)标签进行筛选,`iloc` 方法是通过行(row)的位置进行筛选。
举个例子,如果我们有一个名为 `df` 的 DataFrame,想要筛选行标签为 "A" 的行,可以使用以下代码:
```python
df.loc["A"]
```
如果想要筛选第 2 行,可以使用以下代码:
```python
df.iloc[1]
```
注意,行(row)的索引是从0开始的,所以第2行的索引为1。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)