python如何从一个dataframe提取相应的行组成一个新的dataframe_从Excel到Python：最常用的36个Pandas函数！最完整的Pandas教程！...

如果从一个DataFrame提取相应的行组成一个新的DataFrame，可以使用Pandas的loc或iloc方法。loc方法是基于行标签和列标签的，而iloc方法是基于行索引和列索引的。

下面是一个例子，假设我们有一个DataFrame df，其中包含了三个学生的成绩记录，我们想提取其中两个学生的记录：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Math': [80, 70, 90],
    'English': [75, 85, 80]
})

# 提取两个学生的记录
new_df = df.loc[df['Name'].isin(['Alice', 'Charlie'])]
print(new_df)

运行结果为：

       Name  Math  English
0     Alice    80       75
2  Charlie    90       80

在上面的代码中，我们使用了loc方法和isin方法，其中isin方法用于判断某个元素是否在一个列表中。因此，上面的代码相当于是筛选出了Name列中为Alice和Charlie的两行记录，并将它们组成了一个新的DataFrame。

相关问题

用python的pandas库写一个用dataframe函数取一列数据的函数

### 回答1：

可以使用以下代码：import pandas as pddef get_column(dataframe, column_name):
return dataframe[column_name]# 使用方法
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3], 'B':[4,5,6]})
print(get_column(df, 'A'))

### 回答2：
在Python中使用Pandas库编写一个函数来提取DataFrame中的某一列数据是非常简单的。下面是一个实现示例：

import pandas as pd

def get_column_data(dataframe, column_name):
    """
    从DataFrame中提取指定列的数据
    :param dataframe: 数据来源的DataFrame
    :param column_name: 需要提取的列的名称
    :return: 返回提取的列数据
    """
    column_data = dataframe[column_name]
    return column_data

上述函数`get_column_data`接受两个参数：一个是数据源的DataFrame，另一个是需要提取的列的名称。函数内部通过使用DataFrame的中括号操作符，将指定的列作为索引来取得该列的数据。最后，返回提取的列数据。

以下是一个应用这个函数的示例：

# 创建一个包含示例数据的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [25, 18, 32, 27],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用get_column_data函数提取'年龄'列的数据
age_column = get_column_data(df, '年龄')
print(age_column)

运行以上代码，输出结果将会是：

0    25
1    18
2    32
3    27
Name: 年龄, dtype: int64

简单来说，使用Pandas库的DataFrame对象上的中括号操作符，可以取出指定列的数据。以上就是一个基于Pandas库的实现函数。

### 回答3：
可以使用pandas库中的dataframe函数来编写一个函数，用于取出一个数据帧中的特定列数据。

首先，要使用pandas库，需要先 import pandas 进行导入。

然后，可以定义一个函数，并将 data_frame 和 column_name 作为参数传入。

在函数内部，使用 data_frame[column_name] 即可返回特定列的数据。

下面是一个例子：

import pandas as pd

def get_column_data(data_frame, column_name):
    return data_frame[column_name]

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

上述代码中，我们定义了一个 get_column_data 函数，接受一个数据帧 data_frame 和一个列名 column_name。函数内部通过 data_frame[column_name] 来获取相应的列数据，并返回。

在测试中，我们创建了一个包含三列的数据帧 df，然后通过调用 get_column_data 函数并传入 'B' 列的列名，获取 'B' 列的数据，并打印输出。

输出结果为：

0    4
1    5
2    6
Name: B, dtype: int64

这里的输出是一个 pandas 的 Series 对象，包含了 'B' 列的数据。

python写一个函数，将dataframe里的数据按所需行提取

以下是一个示例函数，可以按所需行（行号从0开始）提取DataFrame中的数据：

import pandas as pd

def extract_rows(df, rows):
    """
    Extract specified rows from a DataFrame.
    
    Args:
        df (pandas.DataFrame): The DataFrame to extract rows from.
        rows (list of int): The list of row numbers to extract, starting from 0.
        
    Returns:
        pandas.DataFrame: A new DataFrame containing only the specified rows.
    """
    return df.iloc[rows]

使用示例：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
extract_rows(df, [0, 2])

输出：

   col1  col2
0     1     4
2     3     6