pandas如何选取指定的行，指定列的数据形成一个DataFrame

你可以使用loc或iloc方法来选取指定的行和列，loc方法需要指定行和列的标签，而iloc方法需要指定行和列的位置索引。例如，选取第1行和第2行，第3列和第4列的数据可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'age': [25, 30, 35, 40],
        'city': ['Beijing', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Shenzhen'],
        'salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用loc方法选取指定的行和列
df_new = df.loc[[1, 2], ['age', 'salary']]
print(df_new)

# 使用iloc方法选取指定的行和列
df_new = df.iloc[[1, 2], [1, 3]]
print(df_new)

输出结果如下：

   age  salary
1   30    6000
2   35    7000
   age  salary
1   30    6000
2   35    7000

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pandas dataframe 选择及个列出来

Pandas是一个强大的数据分析工具，而DataFrame是Pandas库中最常用的数据结构之一。DataFrame可以看作是一个二维的表格，类似于Excel中的数据表。在Pandas中，我们可以通过选择列来获取特定的数据。

要选择DataFrame中的列，可以使用方括号操作符或者使用和iloc方法。面是两种选择列的方式：

1. 方括号操作符：
通过在方括号内指定列名，可以选择单个或多个列。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含"column1"、"column2"和"column3"三列，我们可以使用以下方式选择其中的两列：

   selected_columns = df[["column1", "column2"]]

2. loc和iloc方法：
loc方法用于基于标签选择数据，而iloc方法用于基于位置选择数据。通过指定列名或列索引，我们可以选择单个或多个列。例如，使用loc方法选择两列的示例代码如下：

   selected_columns = df.loc[:, ["column1", "column2"]]

python pandas 获取指定人的某列数据

要获取指定人的某列数据，你可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 数据结构。假设你有一个名为 `data` 的 DataFrame，其中包含了人员信息和相关数据列。你可以使用以下代码来获取指定人的某列数据：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '年龄': [25, 30, 35, 40],
    '成绩': [80, 90, 85, 95]
})

# 获取指定人的某列数据
person = '张三'
column = '成绩'
person_data = data[data['姓名'] == person][column]

print(person_data)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和成绩的 DataFrame。然后，我们通过筛选条件 `data['姓名'] == person` 来获取指定人的数据行，然后再选择指定列 `column` 的数据。最后，我们打印出了该人员在指定列的数据。

注意，这里假设 `person` 和 `column` 是提前定义好的变量，你可以根据实际情况进行修改。另外，这里使用了布尔索引来筛选数据，你也可以使用其他方法来实现相同的目的。