dataframe取行列

要从DataFrame中选择行和列，您可以使用loc和iloc这两种方法。

loc是根据标签（行和列的名称）进行选择。例如，选择第一行和第一列可以使用以下代码：

df.loc[1, 'column_name']

iloc是根据位置（整数索引）进行选择。例如，选择第一行和第一列可以使用以下代码：

df.iloc[0, 0]

要选择多个行或列，您可以在loc和iloc方法中使用切片符号。例如，选择前三行和前两列可以使用以下代码：

df.iloc[:3, :2]

请注意，iloc使用的索引是从0开始的，而loc使用的是实际的标签名称。

相关问题

dataframe根据行列名取元素

可以使用`loc`或`iloc`方法来根据行列名取元素。

`loc`方法是基于行列名来进行索引的，语法为`df.loc[row_label, col_label]`，其中`row_label`和`col_label`分别为行标签和列标签，可以是单个标签，也可以是标签列表。

`iloc`方法是基于行列索引来进行索引的，语法为`df.iloc[row_index, col_index]`，其中`row_index`和`col_index`分别为行索引和列索引，可以是单个索引，也可以是索引列表。

例如，假设有如下的DataFrame：

   A  B  C
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

要取出第二行第三列的元素，可以使用以下代码：

import pandas as pd

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

# 使用 loc 方法
print(df.loc[1, 'C'])  # 输出 6

# 使用 iloc 方法
print(df.iloc[1, 2])  # 输出 6

dataframe 根据行列索引取出对应的值

在Python的pandas DataFrame中，根据行列索引取出特定值的方式有两种：

1. 使用`loc`函数[^1]:
- 对于非连续的整数索引，当索引不是基于0开始的标准顺序时，可以使用`df.loc[row_index, column_index]`来获取对应行和列的值。例如，假设我们有一个DataFrame `df`，要取行索引为100050，列索引为100070的值，可以这样操作：

     df.loc[100050, 100070] # 返回该位置的值

2. 使用`iloc`函数：
- 如果想要按整数下标（包括切片）访问数据，可以使用`df.iloc[row_index, column_index]`。例如，如果想获取最后一行的值，可以写成：

     df.iloc[-1] # 对于Series类型，返回最后一项；对于DataFrame类型，返回最后一行
     df.iloc[-1,:] # 获取最后一行的所有列

请注意，`loc`通常用于标签（label-based indexing），而`iloc`用于位置（integer-based indexing）。如果你的索引是连续的并且是从0开始的，这两种方式通常会得到相同的结果。但是，当你有不连续的或者特殊的整数索引时，`loc`更为灵活。