dataframe的一列间隔取值

可以使用切片（slice）的方式来取出间隔的值。例如，要取出dataframe的第一列中间隔一个取一个的值，可以使用如下代码：

df.iloc[:,0][::2]

其中，`iloc`表示按位置索引取值，`[:,0]`表示取所有行的第一列，`[::2]`表示从第一个元素开始，每隔一个元素取一个元素。

如果要取出所有列中间隔一个取一个的值，可以使用如下代码：

df.iloc[:,::2]

其中，`[:,::2]`表示取所有行的所有列，每隔一个列取一个列。

相关问题

python dataframe多列取值

要在Python的DataFrame中进行多列取值，可以使用以下方法：

1. 使用索引操作符[]，可以同时指定多个列名来获取对应的列数据。例如，如果要获取DataFrame df 中的列 a 和 b 的数据，可以使用 df[['a', 'b']]。

2. 使用loc方法，可以通过行标签和列标签来进行定位并取值。例如，如果要获取DataFrame df 中的行索引为0的所有列数据，可以使用 df.loc。

3. 使用iloc方法，可以通过行号和列号来进行定位并取值。例如，如果要获取DataFrame df 中的第一行的第二列的数据，可以使用 df.iloc。

4. 使用apply方法，可以对DataFrame的某一列或多列进行函数操作，并将结果作为新的列添加到DataFrame中。例如，如果要将df中的列b的值求平方，并将结果作为新的列c添加到df中，可以使用 df['c'] = df['b'].apply(lambda x: x**2)。

综上所述，以上是几种常见的在Python DataFrame中进行多列取值的方法。具体方法的选择取决于你的具体需求和情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python 实现rolling和apply函数的向下取值操作](https://download.csdn.net/download/weixin_38719643/13712115)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python pandas DataFrame 条件取值](https://blog.csdn.net/zhlkh/article/details/122874199)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

dataframe一列总计

要计算DataFrame一列的总计，可以使用`sum()`函数对该列进行求和操作。以下是两种实现方法：

方法一：

import pandas as pd

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

col_sum = df['A'].sum()  # 对列'A'求和

col_sum

方法二：

col_sum = df['A'].sum(axis=0)  # 对列'A'求和，指定axis参数为0
col_sum