dataframe里获得指定行的行号
时间: 2023-03-26 22:03:13 浏览: 74
可以使用 iloc 方法来获得指定行的行号。例如,要获得第三行的行号,可以使用以下代码:
df.iloc[2].name
其中,df 是你的 dataframe 对象,2 是要获得的行号减去 1,name 是行号对应的列名。
相关问题
dataframe 获得指定内容的行号
可以使用 pandas 的 loc 函数来获得指定内容的行号,例如:
df.loc[df['列名'] == '指定内容'].index.tolist()
其中,df 是你的 dataframe,'列名' 是你要查找的列名,'指定内容' 是你要查找的内容。这个函数会返回一个包含行号的列表。
pandas 获取指定列值对应的行号
在pandas中,可以使用`index`方法来获取指定列值对应的行号。
假设我们有一个DataFrame数据集,其中有两列'A'和'B'。我们想要获取'A'列中值为'hello'的行的行号。可以按照以下步骤进行操作:
首先,我们可以使用`df.loc[df['A'] == 'hello']`来过滤出'A'列中值为'hello'的行。这会返回一个新的DataFrame对象,其中包含只有'A'列满足条件的行。
接下来,我们可以使用`.index`方法来获取这些行的行号。例如,`df.loc[df['A'] == 'hello'].index`会返回包含所有满足条件的行号的索引对象。
下面是一个完整的例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['hello', 'world', 'hello', 'world'],
'B': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)
# 获取'A'列中值为'hello'的行的行号
row_indices = df.loc[df['A'] == 'hello'].index
# 打印结果
print(row_indices)
```
运行以上代码,我们会得到输出结果:
```
Int64Index([0, 2], dtype='int64')
```
这意味着在'A'列中,值为'hello'的行的行号分别是0和2。注意,行号是从0开始计算的。