dataframe 取条件数据

可以使用 Pandas 中的 loc 或者 iloc 方法来取条件数据。例如，假设有一个名为 df 的 dataframe，要取出其中某一列大于 10 的行，可以使用以下代码：

df.loc[df['列名'] > 10]

或者

df.iloc[(df['列名'] > 10).values]

其中，列名是要取出的列的名称。loc 方法使用列名来进行筛选，而 iloc 方法使用行索引来进行筛选。

相关问题

dataframe取多列

在Pandas库中，DataFrame是一个二维表格型的数据结构，用于存储和处理大量数据。如果你想从DataFrame中选取多个列，你可以使用列名直接指定或者使用`[]`操作符。以下是两种常见的方法：

1. **按列名选取**:
如果你知道列名，可以直接用`.loc`或`.iloc`来选取。例如：

   df[["column1", "column2", "column3"]]  # 列名选取，包含索引
   df.loc[:, ["column1", "column2"]]  # 或者用loc选取，仅包含列名

2. **按列标签（行索引）选取**:
如果你想基于列的标签（如索引名），可以这样：

   df.iloc[:, [0, 2]]  # 使用列的整数位置，从左到右开始计数

3. **列名列表和布尔索引结合**:
你也可以提供一个列名列表，并与布尔条件结合选取特定的列：

   df[df['some_condition']][["column1", "column2"]]  # 选取满足某条件的行对应的特定列

记得在使用这些方法前，确保列名正确且DataFrame中的列存在。

dataframe取某几行

要从DataFrame中取出某几行的数据，可以使用loc或者iloc方法。如果你知道行的索引或者位置，可以使用loc方法。如果你知道行的位置，可以使用iloc方法。

使用loc方法，你可以通过指定行索引来选择多行数据。例如，如果你想要选择索引为0到4的五行数据，你可以使用以下代码：

df.loc<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
-  *1* *3* [DataFrame 取某一行某一列或取某N行某N列](https://blog.csdn.net/qq_42140717/article/details/124350979)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
-  *2* [对pandas中iloc,loc取数据差别及按条件取值的方法详解](https://download.csdn.net/download/weixin_38695061/13779596)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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