pandas对指定列行切片
时间: 2023-08-14 21:08:06 浏览: 126
python pandas dataframe 行列选择,切片操作
回答: 在使用pandas对指定列行进行切片时,可以使用以下方法。首先,可以使用读取整个文件后进行切片处理的方法。通过使用`df.iloc`来取出特定行或列。例如,使用`df.iloc\[0\]`可以获取第一行的数据,使用`df.iloc\[:3\]`可以获取前三行的数据,使用`df.iloc\[:, 0\]`可以获取第一列的数据,使用`df.iloc\[:, :2\]`可以获取前两列的数据。此外,还可以使用`df\[3:10\]`来获取第四行到第十行的数据,使用`df\["列的名字"\]`来直接查看某一列的值。这些操作类似于对列表进行切片操作。\[1\]
另外,还可以使用不读取整个文件,而是读取特定行和列的方法。当遇到文件太大时,可以直接读取所需的指定行和列。使用`pd.read_csv`函数的`nrows`参数可以指定读取的行数,例如`pd.read_csv("路径\文件名称", nrows=15)`可以只读取前十五行。使用`pd.read_csv`函数的`skiprows`参数可以指定需要忽略的行数,例如`pd.read_csv("路径\文件名称", skiprows=9, nrows=5)`可以忽略前九行,然后读取接下来的五行。对于列的选择,可以使用`usecols`参数来指定要读取的列,例如`pd.read_csv("1217_1out.csv", usecols=\[0\])`可以只读取第一列的数据。\[1\]
需要注意的是,使用`.loc`、`.iloc`、`.ix`等方法时,只提供一个参数时,进行的是行选择。而使用`.loc`、`.at`方法选择列时,只能使用列名,不能使用位置。而使用`.iloc`、`.iat`方法选择列时,只能使用位置,不能使用列名。另外,使用`df\[\]`只能进行行选择或列选择,不能同时进行列选择,列选择只能使用列名。\[2\]
最后,需要注意行列索引以及默认的索引值。在pandas中,数据存储本身可能有起始列,但是pandas读取后会默认给一个递增的索引值。通过使用`.loc`方法可以通过值来进行切片操作。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pandas读取指定行/列的几种操作](https://blog.csdn.net/bianxia123456/article/details/111396760)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [python pandas dataframe 行列选择,切片操作](https://blog.csdn.net/LY_ysys629/article/details/55224284)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Pandas提取指定行列](https://blog.csdn.net/weixin_42670810/article/details/109685030)[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^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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