pandas 获取指定行的值

你可以使用 `iloc` 方法来获取指定行的值。`iloc` 方法可以接受整数或布尔值数组作为参数，表示要获取的行的位置。

例如，假设你有一个名为 `df` 的 Pandas 数据帧，它有四行和三列。你可以使用以下代码获取第二行的值：

df.iloc[1]

如果你想获取多行的值，可以传递一个整数列表作为参数，例如：

df.iloc[[0, 2, 3]]

如果你想根据某个条件获取行，可以使用布尔值数组。例如，假设你想获取 `df` 中第二列的所有值大于 0 的行，可以使用以下代码：

df[df.iloc[:, 1] > 0]

这将返回一个新的数据帧，其中包含第二列的所有值大于 0 的行。

相关问题

pandas 获取指定列值对应的行号

在pandas中，可以使用`index`方法来获取指定列值对应的行号。

假设我们有一个DataFrame数据集，其中有两列'A'和'B'。我们想要获取'A'列中值为'hello'的行的行号。可以按照以下步骤进行操作：

首先，我们可以使用`df.loc[df['A'] == 'hello']`来过滤出'A'列中值为'hello'的行。这会返回一个新的DataFrame对象，其中包含只有'A'列满足条件的行。

接下来，我们可以使用`.index`方法来获取这些行的行号。例如，`df.loc[df['A'] == 'hello'].index`会返回包含所有满足条件的行号的索引对象。

下面是一个完整的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['hello', 'world', 'hello', 'world'],
        'B': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取'A'列中值为'hello'的行的行号
row_indices = df.loc[df['A'] == 'hello'].index

# 打印结果
print(row_indices)

运行以上代码，我们会得到输出结果：

Int64Index([0, 2], dtype='int64')

这意味着在'A'列中，值为'hello'的行的行号分别是0和2。注意，行号是从0开始计算的。

pandas获取dataframe指定行和列的值

要获取DataFrame中指定行和列的值，可以使用`.loc`或`.iloc`方法。

`.loc`方法通过标签来选取行和列，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.loc['a', 'B'])  # 输出 4

`.iloc`方法通过行和列的位置来选取，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df.iloc[0, 1])  # 输出 4

在这个例子中，`df.loc['a', 'B']`和`df.iloc[0, 1]`都将返回DataFrame中第一行第二列的值。