pandas指定获取与范围行获取
时间: 2023-08-03 21:05:27 浏览: 94
如果你想获取 DataFrame 中的特定行,可以使用 `loc` 或 `iloc` 方法。其中 `loc` 方法根据行标签进行索引,`iloc` 方法根据行号进行索引。
如果你想获取从第 3 行到第 7 行的数据,可以使用以下代码:
```python
df.loc[3:7] # 使用 loc 方法
df.iloc[3:8] # 使用 iloc 方法
```
注意,这里的索引是包括第 3 行和第 7 行的。
如果你想获取特定行,例如第 2 行、第 5 行和第 7 行,可以使用以下代码:
```python
df.loc[[2, 5, 7]] # 使用 loc 方法
df.iloc[[1, 4, 6]] # 使用 iloc 方法
```
在这里,使用 `[]` 包含行的列表,从而获取特定的行。请注意,行号从 0 开始计数。
相关问题
pandas指定列获取与范围列获取
如果你想获取 DataFrame 中的特定列,可以通过列名或列号进行索引。使用列名进行索引可以使用 `loc` 方法,使用列号进行索引可以使用 `iloc` 方法。
以下是获取特定列的示例代码:
```python
df['column_name'] # 使用列名获取单个列
df[['column_name_1', 'column_name_2']] # 使用列名获取多个列
df.iloc[:, 2] # 使用列号获取单个列
df.iloc[:, 2:5] # 使用列号获取范围列
```
请注意,在使用 `iloc` 方法时,需要使用 `:` 表示获取全部的行。在这里,`2:5` 表示获取第 2、3、4 列,不包括第 5 列。
pandas获取指定的行
可以使用 Pandas 中的 `iloc` 方法获取指定的行。`iloc` 方法用于通过行号或列号进行索引,其语法如下:
```python
dataframe.iloc[row_number]
```
其中,`row_number` 表示要获取的行号,可以是单个整数或整数列表。如果要获取多行,则需要传入一个整数列表,如:
```python
dataframe.iloc[[row_number_1, row_number_2, ..., row_number_n]]
```
注意,行号从0开始,表示第一行。
例如,假设我们有一个名为 `df` 的 DataFrame,要获取第2行和第4行,可以使用以下代码:
```python
df.iloc[[1, 3]]
```
如果要获取单个行,可以直接传入行号,例如:
```python
df.iloc[2]
```
这将返回第3行的所有列数据。
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