dataframe不用loc用切片方式看指定行指定列
时间: 2023-11-17 18:05:30 浏览: 19
可以使用切片方式来查看DataFrame中指定行和列的数据。例如,假设你有一个名为df的DataFrame,你可以按如下方式切片来查看指定行和列的数据:
```python
# 查看第1行到第5行,第2列到第4列的数据
df.iloc[0:5, 1:4]
```
其中,`iloc`表示使用行列索引来定位数据,第一个参数表示要查看的行的范围(左闭右开),第二个参数表示要查看的列的范围(左闭右开)。
需要注意的是,使用切片方式查看DataFrame中的数据时,行和列的范围都是左闭右开的。
相关问题
dataframe列切片
在Pandas中,可以使用以下方式对DataFrame进行列切片:
1. 使用列名进行切片:
```python
# 选择列名为 'col1' 到 'col3' 的列
df.loc[:, 'col1':'col3']
```
2. 使用列索引进行切片:
```python
# 选择第 1 列到第 3 列的所有行
df.iloc[:, 1:4]
```
3. 使用布尔索引进行切片:
```python
# 选择所有小于 0 的列
df.loc[:, df.min() < 0]
```
需要注意的是,使用列名进行切片时,包含末尾列名的列会被选中,而使用列索引进行切片时,不包含末尾索引的列会被选中。
pandas对指定列行切片
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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