dataframe取出不连续的行

可以使用 `iloc` 函数来取出不连续的行。`iloc` 函数可以通过行的索引位置来进行切片。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2', 'A3', 'A4'],
                   'B': ['B0', 'B1', 'B2', 'B3', 'B4'],
                   'C': ['C0', 'C1', 'C2', 'C3', 'C4'],
                   'D': ['D0', 'D1', 'D2', 'D3', 'D4'],
                   'E': ['E0', 'E1', 'E2', 'E3', 'E4']})

# 取出第1、3、4行
df_new = df.iloc[[0, 2, 3]]

print(df_new)

输出结果：

    A   B   C   D   E
0  A0  B0  C0  D0  E0
2  A2  B2  C2  D2  E2
3  A3  B3  C3  D3  E3

在 `iloc` 函数中，可以通过列表或切片指定要取出的行。例如，`df.iloc[:3]` 将会取出前三行。

相关问题

dataframe取出索引

要取出 DataFrame 的索引，可以使用 `index` 属性。例如，假设有如下 DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5,6]}, index=['a', 'b', 'c'])

则可以使用以下代码取出索引：

print(df.index)

输出结果为：

Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object')

dataframe取出多列

可以使用 pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出多列，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例 dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 使用 loc 方法取出多列
df.loc[:, ['A', 'C']]

# 使用 iloc 方法取出多列
df.iloc[:, [0, 2]]

以上代码分别取出了 dataframe `df` 中的列 A 和 C，或者第 0 和第 2 列。你也可以根据你的需要调整列的索引或列名。