160行的数据提取数据框的前145行

在Python中，可以使用pandas库中的iloc[]函数来提取数据框的前n行数据，其中n为需要提取的行数。如果想要提取数据框df的前145行数据，可以使用如下代码：

df_head = df.iloc[:145, :]

其中，iloc[]函数的第一个参数表示需要提取的行数范围，包含起始位置和结束位置。在本例中，使用的是切片方式，表示提取第0行到第144行的数据；第二个参数表示需要提取的列数范围，使用":"表示提取所有列的数据。提取后的数据存储在df_head变量中。

相关问题

r语言提取数据框中特定的行

在R语言中，我们可以使用不同的方法来提取数据框中特定的行。

一种常用的方法是使用行索引，通过指定行索引的方式来提取数据框中的特定行。例如，要提取数据框的第三行，可以使用以下代码：

df[3, ]

这将返回一个只包含第三行的数据框。

除了使用行索引外，我们还可以使用逻辑向量来提取满足特定条件的行。例如，假设我们想提取数据框中满足某个条件的行，可以使用以下代码：

subset(df, 条件)

其中，`条件`是一个逻辑向量，用于指示哪些行满足条件。返回的结果将是一个新的数据框，只包含满足条件的行。

另外，还可以使用`filter()`函数来提取满足多个条件的行。例如，要提取数据框中满足条件A和条件B的行，可以使用以下代码：

library(dplyr)
filter(df, 条件A, 条件B)

其中，`条件A`和`条件B`是逻辑表达式，用于指示满足哪些条件的行。返回的结果仍然是一个新的数据框。

总之，在R语言中提取数据框中特定的行有多种方法可供选择，包括使用行索引、逻辑向量和条件过滤等。根据具体的需求，选择合适的方法即可。

pandas将每行字典中数据提取出来

可以使用pandas的apply函数和lambda表达式来将每一行的字典数据提取出来。例如，假设有以下的数据框：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 
        'Info': [{'Age': 24, 'Sex': 'F'}, {'Age': 30, 'Sex': 'M', 'Occupation': 'Engineer'}, {'Age': 25, 'Sex': 'M'}]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出结果：

       Name                                            Info
0     Alice                                   {'Age': 24, 'Sex': 'F'}
1       Bob  {'Age': 30, 'Sex': 'M', 'Occupation': 'Engineer'}
2  Charlie                                   {'Age': 25, 'Sex': 'M'}

要将每行的字典数据提取出来，可以使用apply函数和lambda表达式：

df_info = pd.DataFrame(df['Info'].apply(lambda x: {k: v for k, v in x.items()}).tolist())
print(df_info)

输出结果：

    Age Sex Occupation
0  24.0   F       None
1  30.0   M   Engineer
2  25.0   M       None

在lambda表达式中，首先将每个字典的键值对用列表推导式的方式提取出来，并使用字典推导式将其转换为新的字典。然后使用tolist()函数将整个Series转换为一个列表，最后使用pd.DataFrame()函数将这个列表转换为一个数据框。这样就可以得到每行字典中的数据了。